論文の概要: Bias-Field Digitized Counterdiabatic Quantum Algorithm for Higher-Order Binary Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04477v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 17:38:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 22:45:53.455063
• Title: Bias-Field Digitized Counterdiabatic Quantum Algorithm for Higher-Order Binary Optimization
• Title（参考訳）: Bias-Field Digitized Counterdiabatic Quantum Algorithmによる高次二項最適化
• Authors: Sebastián V. Romero, Anne-Maria Visuri, Alejandro Gomez Cadavid, Enrique Solano, Narendra N. Hegade,
• Abstract要約: 本稿では,高次非拘束二元最適化(HUBO)問題に対処するため,BF-DCQOアルゴリズムを改良した。 我々のプロトコルは、重いヘックスアーキテクチャを持つIBM量子プロセッサ上で、156量子ビットを用いて実験的に検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an enhanced bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization (BF-DCQO) algorithm to address higher-order unconstrained binary optimization (HUBO) problems. Combinatorial optimization plays a crucial role in many industrial applications, yet classical computing often struggles with complex instances. By encoding these problems as Ising spin glasses and leveraging the advancements in quantum computing technologies, quantum optimization methods emerge as a promising alternative. We apply BF-DCQO with an enhanced bias term to a HUBO problem featuring three-local terms in the Ising spin-glass model. Our protocol is experimentally validated using 156 qubits on an IBM quantum processor with a heavy-hex architecture. In the studied instances, the results outperform standard methods, including the quantum approximate optimization algorithm (QAOA), quantum annealing, simulated annealing, and Tabu search. Furthermore, we perform an MPS simulation and provide numerical evidence of the feasibility of a similar HUBO problem on a 433-qubit Osprey-like quantum processor. Both studied cases, the experiment on 156 qubits and the simulation on 433 qubits, can be considered as the start of the commercial quantum advantage era, Kipu dixit, and even more when extended soon to denser industry-level HUBO problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次非拘束二元最適化(HUBO)問題に対処するため,BF-DCQOアルゴリズムを改良した。 組合せ最適化は多くの産業アプリケーションにおいて重要な役割を担っているが、古典的コンピューティングはしばしば複雑なインスタンスと競合する。 これらの問題をイジングスピングラスとしてエンコードし、量子コンピューティング技術の進歩を活用することで、量子最適化法は有望な代替手段として出現する。 我々は,Isingスピングラスモデルにおける3つの局所項を含むHUBO問題に対して,バイアス項を拡張したBF-DCQOを適用した。 我々のプロトコルは、重いヘックスアーキテクチャを持つIBM量子プロセッサ上で、156量子ビットを用いて実験的に検証されている。 研究例では、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)、量子アニール、シミュレートされたアニール、タブサーチなど、標準的な手法よりも優れた結果を得た。 さらに、MPSシミュレーションを行い、433量子ビットのOsprey型量子プロセッサ上で、同様のHUBO問題の実現可能性の数値的証拠を提供する。 どちらのケースも、156量子ビットの実験と433量子ビットのシミュレーションは、商業的な量子優位の時代であるキプディクシットの始まりと見なすことができる。

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