論文の概要: Compressed space quantum approximate optimization algorithm for constrained combinatorial optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05703v1
- Date: Tue, 8 Oct 2024 05:48:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 16:59:10.141917
- Title: Compressed space quantum approximate optimization algorithm for constrained combinatorial optimization
- Title（参考訳）: 制約付き組合せ最適化のための圧縮空間量子近似最適化アルゴリズム
- Authors: Tatsuhiko Shirai, Nozomu Togawa,
- Abstract要約: 圧縮された空間を設計する手法を導入し,その実現可能な解空間を元より少ない量子ビットで表現する。
次に、この縮小空間内の準最適解を求める圧縮空間 QAOA を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.407238428292173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Combinatorial optimization is a promising area for achieving quantum speedup. Quantum approximate optimization algorithm (QAOA) is designed to search for low-energy states of the Ising model, which correspond to near-optimal solutions of combinatorial optimization problems (COPs). However, effectively dealing with constraints of COPs remains a significant challenge. Existing methods, such as tailoring mixing operators, are typically limited to specific constraint types, like one-hot constraints. To address these limitations, we introduce a method for engineering a compressed space that represents the feasible solution space with fewer qubits than the original. Our approach includes a scalable technique for determining the unitary transformation between the compressed and original spaces on gate-based quantum computers. We then propose compressed space QAOA, which seeks near-optimal solutions within this reduced space, while utilizing the Ising model formulated in the original Hilbert space. Experimental results on a quantum simulator demonstrate the effectiveness of our method in solving various constrained COPs.
- Abstract（参考訳）: 組合せ最適化は量子スピードアップを達成する上で有望な分野である。
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、組合せ最適化問題(COP)の準最適解に対応するIsingモデルの低エネルギー状態を求めるように設計されている。
しかし、COPの制約を効果的に扱うことは依然として大きな課題である。
混合演算子を調整するといった既存の手法は、通常1ホット制約のような特定の制約タイプに限られる。
これらの制約に対処するため、圧縮された空間を設計する手法を導入し、その実現可能な解空間を元のより少ないキュービットで表現する。
我々の手法は、ゲートベースの量子コンピュータ上で圧縮された空間と元の空間の間のユニタリ変換を決定するスケーラブルな手法を含む。
次に、この縮小空間内の準最適解を求める圧縮空間 QAOA を提案し、元のヒルベルト空間で定式化されたイジングモデルを利用する。
量子シミュレータの実験結果から,様々な制約付きCOPの解法の有効性が示された。
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