論文の概要: A Monte Carlo Tree Search approach to QAOA: finding a needle in the haystack
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12648v2
- Date: Tue, 24 Sep 2024 08:57:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 05:37:29.208277
- Title: A Monte Carlo Tree Search approach to QAOA: finding a needle in the haystack
- Title（参考訳）: モンテカルロ木探索によるQAOA--干し草の針の発見
- Authors: Andoni Agirre, Evert Van Nieuwenburg, Matteo M. Wauters,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子ハードウェアの限られた能力に対応するために設計された、ハイブリッド量子古典法の一種である。
本稿では,正規パラメータパターンの活用が決定木構造に深く影響し,フレキシブルかつノイズ耐性のある最適化戦略を可能にすることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The search for quantum algorithms to tackle classical combinatorial optimization problems has long been one of the most attractive yet challenging research topics in quantum computing. In this context, variational quantum algorithms (VQA) are a promising family of hybrid quantum-classical methods tailored to cope with the limited capability of near-term quantum hardware. However, their effectiveness is hampered by the complexity of the classical parameter optimization which is prone to getting stuck either in local minima or in flat regions of the cost-function landscape. The clever design of efficient optimization methods is therefore of fundamental importance for fully leveraging the potential of VQAs. In this work, we approach parameter optimization as a sequential decision-making problem and tackle it with an adaptation of Monte Carlo Tree Search (MCTS), a common artificial intelligence technique designed for efficiently exploring complex decision graphs. We show that leveraging regular parameter patterns deeply affects the decision-tree structure and allows for a flexible and noise-resilient optimization strategy suitable for near-term quantum devices. Our results shed further light on the interplay between artificial intelligence and quantum information and provide a valuable addition to the toolkit of variational quantum circuits.
- Abstract（参考訳）: 古典的な組合せ最適化問題に対処する量子アルゴリズムの探索は、長い間量子コンピューティングにおいて最も魅力的で挑戦的な研究トピックの1つであった。
この文脈では、変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子ハードウェアの限られた能力に対処するために設計された、ハイブリッド量子古典法の一群である。
しかし、それらの効果は、局所的なミニマやコスト関数ランドスケープの平坦な領域で立ち往生しがちな古典的パラメータ最適化の複雑さによって妨げられている。
したがって、効率的な最適化手法の巧妙な設計は、VQAの可能性を完全に活用する上で、基本的な重要性である。
本研究では、パラメータ最適化を逐次決定問題としてアプローチし、複雑な決定グラフを効率的に探索するために設計された一般的な人工知能技術であるモンテカルロ木探索(MCTS)の適応に対処する。
パラメータパターンの正規化は、決定木構造に深く影響し、短期量子デバイスに適したフレキシブルでノイズ耐性の最適化戦略を可能にすることを示す。
我々の結果は、人工知能と量子情報の相互作用にさらに光を当て、変分量子回路のツールキットに貴重な付加を提供する。
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