論文の概要: Efficient Large-Scale Quantum Optimization via Counterdiabatic Ansatz
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15055v2
- Date: Fri, 30 May 2025 07:16:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.456048
- Title: Efficient Large-Scale Quantum Optimization via Counterdiabatic Ansatz
- Title（参考訳）: 反断熱アンザッツによる大規模量子最適化の効率化
- Authors: Jie Liu, Xin Wang,
- Abstract要約: 我々は、MaxCut問題におけるDC-QAOAとQAOAを比較し、CNOTゲートの総個数を等しくする。
この結果,DC-QAOA(NC)はQAOAに比べて回路の複雑さを小さくすることがわかった。
同一数のCNOTゲートを使用する1層DC-QAOA(NC)と3層QAOA(NC)の直接比較において、直流-QAOA(NC)の指数的性能優位性を同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.704794234217838
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is one of the fundamental variational quantum algorithms, while a version of QAOA that includes counterdiabatic driving, termed Digitized Counterdiabatic QAOA (DC-QAOA), is generally considered to outperform QAOA for all system sizes when the circuit depth for the two algorithms are held equal. Nevertheless, DC-QAOA introduces more CNOT gates per layer, so the overall circuit complexity is a tradeoff between the number of CNOT gates per layer and the circuit depth and must be carefully assessed. In this paper, we conduct a comprehensive comparison of DC-QAOA and QAOA on MaxCut problem with the total number of CNOT gates held equal, and we focus on one implementation of counterdiabatic terms using nested commutators in DC-QAOA, termed as DC-QAOA(NC). We have found that DC-QAOA(NC) reduces the overall circuit complexity as compared to QAOA only for sufficiently large problems, and for MaxCut problem the number of qubits must exceed 16 for DC-QAOA(NC) to outperform QAOA. Additionally, we benchmark DC-QAOA(NC) against QAOA on the Sherrington-Kirkpatrick model under realistic noise conditions, finding that DC-QAOA(NC) exhibits significantly improved robustness compared to QAOA, maintaining higher fidelity as the problem size scales. Notably, in a direct comparison between one-layer DC-QAOA(NC) and three-layer QAOA where both use the same number of CNOT gates, we identify an exponential performance advantage for DC-QAOA(NC), further signifying its suitability for large-scale quantum optimization tasks. Moreover, based on our finding, we have devised an instance-sequential training method for DC-QAOA(NC) circuits, which, compared to traditional methods, offers performance improvement while using even fewer quantum resources.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は基本的な変動量子アルゴリズムの1つであり、反断熱駆動を含むQAOAのバージョンは、一般的に2つのアルゴリズムの回路深さが等しく保たれた場合、全てのシステムサイズにおいてQAOAより優れていると考えられている。
それでもDC-QAOAは層ごとにより多くのCNOTゲートを導入しているため、回路の複雑さは層ごとのCNOTゲートの数と回路深さとのトレードオフであり、慎重に評価する必要がある。
本稿では,DC-QAOA と QAOA を MaxCut 問題に対して総合的に比較し,CNOT ゲートの総個数を等しくした上で,直流-QAOA のネスト型コンピュテータを用いた逆拡張項の実装をDC-QAOA(NC) と呼ぶ。
その結果、DC-QAOA(NC)はQAOAに比べて回路の複雑さを小さくし、MaxCut問題ではQAOA(NC)がQAOAを上回るためには16以上の量子ビット数が必要であることがわかった。
さらに,現実的な雑音条件下でのSherrington-Kirkpatrickモデル上でのQAOA(NC)に対するDC-QAOA(NC)のベンチマークを行い,QAOAと比較して,DC-QAOA(NC)の堅牢性は著しく向上し,問題サイズが大きくなるにつれて高い忠実性を維持した。
特に、同一数のCNOTゲートを使用する1層DC-QAOA(NC)と3層QAOA(NC)の直接比較において、DC-QAOA(NC)の指数的性能優位性を同定し、より大規模な量子最適化タスクに適していることを示す。
さらに,本研究では,DC-QAOA(NC)回路のインスタンス系列トレーニング手法を考案した。
関連論文リスト
- Hybrid quantum optimization in the context of minimizing traffic congestion [0.0]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)から得られる解をベンチマークする。
原則として、QAOAレイヤの数が無限大に近づくにつれて、ソリューションは最適性に達するべきである。
量子ビット接続と回路深度に制限のあるNISQデバイスに対しては,QAOAのノイズ耐性版を導入する。
以上の結果から,このQAOA変種は,物理的IBM量子コンピュータデバイス上でのQAOAよりも優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-11T06:15:23Z) - Coqa: Blazing Fast Compiler Optimizations for QAOA [3.165516590671437]
我々は,異なる種類の量子ハードウェアに適したQAOA回路のコンパイルを最適化するために,Coqaを提案する。
平均的なゲート数の30%削減と,ベンチマーク全体のコンパイル時間の39倍の高速化を実現しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-15T18:12:04Z) - DC: Depth Control on Quantum Classical Circuit [7.721002788533454]
本研究は,従来の回路の深さをスライスし低下させる革命的深さ制御(DC)手法を提案する。
DCは、任意のノイズ中間スケール量子(NISQ)システムにおいて、不定サイズの回路に対して信頼性の高い結果を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-19T04:48:01Z) - End-to-end resource analysis for quantum interior point methods and portfolio optimization [63.4863637315163]
問題入力から問題出力までの完全な量子回路レベルのアルゴリズム記述を提供する。
アルゴリズムの実行に必要な論理量子ビットの数と非クリフォードTゲートの量/深さを報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:54:48Z) - General Hamiltonian Representation of ML Detection Relying on the
Quantum Approximate Optimization Algorithm [74.6114458993128]
最適化問題を解くために考案された量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、既存のノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイス上で実行することができる。
我々は、QAOAを適切に適応させることにより、一般星座の最大可能性(ML)検出問題を解く。
特に、M-ary Gray-mapped Quarature amplitude modulation (MQAM) 星座では、同相成分をコードする特定の量子ビットと二次成分をコードする量子ビットが、興味のある量子系において独立であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T14:11:24Z) - Efficient Kernel UCB for Contextual Bandits [43.98627992122642]
大規模問題に対する効率的な文脈的アルゴリズムを提案する。
本手法は,コンテクストとアクションの融合カーネルのインクリメンタルなNystrom近似に依存する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-11T14:28:03Z) - Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。
問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。
これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z) - Quantum Computational Phase Transition in Combinatorial Problems [0.966840768820136]
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、量子コンピュータにおける離散最適化問題の近似解を求めることを目的としたアルゴリズムである。
SATのような難解な問題を解く際に,QAOAの計算位相遷移を同定する。
本稿では,QAOAの性能に限界がある高問題密度領域が,実際はQAOAを利用するのに最適であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-27T20:46:52Z) - Large-scale Quantum Approximate Optimization via Divide-and-Conquer [8.733794945008562]
グラフ最大カット問題(MaxCut)の課題に対処するため,Divide-and-Conquer QAOA(DC-QAOA)を提案する。
DC-QAOAは97.14%の近似比(20.32%)を達成する
また、従来のQAOAの時間的複雑さを指数関数から二次的に減少させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-26T03:10:30Z) - Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。
我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。
すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z) - Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。
また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z) - QED driven QAOA for network-flow optimization [17.745108999585867]
本稿では、制約付きネットワークフロー問題を解決するために量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を修正するためのフレームワークを提案する。
流れの制約とガウスの電磁気学の法則の類似を利用して、QAOAプロセス全体を通して流れの制約を保存するハミルトニアンを混合した格子型量子電磁力学を設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-16T18:02:35Z) - Improving the Performance of Deep Quantum Optimization Algorithms with
Continuous Gate Sets [47.00474212574662]
変分量子アルゴリズムは計算的に難しい問題を解くのに有望であると考えられている。
本稿では,QAOAの回路深度依存性能について実験的に検討する。
この結果から, 連続ゲートセットの使用は, 短期量子コンピュータの影響を拡大する上で重要な要素である可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-11T17:20:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。