論文の概要: High-dimensional counterdiabatic quantum computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10622v1
- Date: Mon, 14 Oct 2024 15:29:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-29 20:35:30.886837
- Title: High-dimensional counterdiabatic quantum computing
- Title（参考訳）: 高次元反断熱量子コンピューティング
- Authors: Diego Tancara, Francisco Albarrán-Arriagada,
- Abstract要約: 二次問題の文脈において、四重項を考慮し、四重項ハミルトニアン座標と反断熱駆動を得る。
その結果,Quatritsを使用すれば,qubitsと比較して90倍のクオリティが得られることがわかった。
- 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 digital version of adiabatic quantum computing enhanced by counterdiabatic driving, known as digitized counterdiabatic quantum computing, has emerged as a paradigm that opens the door to fast and low-depth algorithms. In this work, we explore the extension of this paradigm to high-dimensional systems. Specifically, we consider qutrits in the context of quadratic problems, obtaining the qutrit Hamiltonian codifications and the counterdiabatic drivings. Our findings show that the use of qutrits can improve the quality of the solution up to 90 times compared to qubits counterpart. We test our proposal on 1000 random instances of the multi-way number partitioning, max 3-cut, and portfolio optimization problems, demonstrating that, in general, without prior knowledge, it is always better to use high-dimensional systems instead of qubits. Finally, considering the state-of-the-art in quantum platforms, we show the experimental feasibility of our high-dimensional counterdiabatic quantum algorithms at least in a full digital form. This work paves the way for the efficient codification of optimization problems in high-dimensional spaces and their efficient implementation using counterdiabatic quantum computing.
- Abstract（参考訳）: デジタル型断熱量子コンピューティング(Digitalized counterdiabatic quantum computing)として知られる、反断熱駆動によって強化された断熱量子コンピューティングのデジタルバージョンは、高速かつ低深度アルゴリズムへの扉を開くパラダイムとして登場した。
本研究では,このパラダイムの高次元システムへの拡張について検討する。
具体的には、2次問題の文脈で四分法を考慮し、四分法ハミルトニアンコーデフィケーションと反断熱駆動を得る。
その結果,Quatritsを使用すれば,qubitsと比較して90倍のクオリティが得られることがわかった。
提案手法は, マルチウェイ数分割, 最大3カット, ポートフォリオ最適化問題の1000個のランダムなインスタンス上で検証し, 一般に, 事前知識がなければ, キュービットの代わりに高次元システムを使う方がよいことを示す。
最後に、量子プラットフォームにおける最先端技術を考えると、少なくとも完全なデジタル形式で、我々の高次元の反断熱量子アルゴリズムの実験的実現可能性を示す。
この研究は、高次元空間における最適化問題の効率的な体系化と、反断熱量子コンピューティングを用いた効率的な実装の道を開いた。
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