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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04477v2
• Date: Sun, 24 Aug 2025 16:59:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.017913
• 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, Anton Simen, Enrique Solano, Narendra N. Hegade,
• Abstract要約: 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。 本稿では,高次非拘束二元最適化(HUBO)に対処するため,BF-DCQOアルゴリズムを提案する。 この結果から,BF-DCQOは,現在および短期量子プロセッサ上での大規模HUBO問題の解決に有効な経路であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.18016233072556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Combinatorial optimization plays a crucial role in many industrial applications. While classical computing often struggles with complex instances, quantum optimization emerges as a promising alternative. Here, we present an enhanced bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization (BF-DCQO) algorithm to address higher-order unconstrained binary optimization (HUBO). We apply BF-DCQO to a HUBO problem featuring three-local terms in the Ising spin-glass model, validated experimentally using 156 qubits on an IBM quantum processor. In the studied instances, our results outperform standard methods such as the quantum approximate optimization algorithm, quantum annealing, simulated annealing, and Tabu search. Furthermore, we provide numerical evidence of the feasibility of a similar HUBO problem on a 433-qubit Osprey-like quantum processor. Finally, we solve denser instances of the MAX 3-SAT problem in an IonQ emulator. Our results show that BF-DCQO offers an effective path for solving large-scale HUBO problems on current and near-term quantum processors.
• Abstract（参考訳）: 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。 古典コンピューティングは複雑なインスタンスに苦しむことが多いが、量子最適化は有望な代替手段として現れる。 本稿では,高次非制約二元最適化(HUBO)に対処するため,BF-DCQOアルゴリズムを改良した。 我々は,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したIsingスピングラスモデルの3つの局所項を特徴とするHUBO問題に対してBF-DCQOを適用した。 その結果, 量子近似最適化アルゴリズム, 量子アニール, シミュレーションアニール, 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、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。 最後に、IonQエミュレータにおいてMAX 3-SAT問題のより高密度なインスタンスを解く。 この結果から,BF-DCQOは,現在および短期量子プロセッサ上での大規模HUBO問題の解決に有効な経路であることが示唆された。

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