論文の概要: Quantum Approximate Optimisation Applied to Graph Similarity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17309v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 06:04:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:56:21.426808
- Title: Quantum Approximate Optimisation Applied to Graph Similarity
- Title(参考訳): グラフ類似性に応用した量子近似最適化
- Authors: Nicholas J. Pritchard,
- Abstract要約: 本稿では,QAOAのすべての構成成分の探索を容易にする新しい量子最適化シミュレーションパッケージを提案する。
6段階の分解レベルで8つの古典的最適化手法について検討する。
QAOAとエッジの重複によるグラフ類似性のような置換に基づく問題の符号化は、量子メモリの大幅な節約を可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
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- Abstract: Quantum computing promises solutions to classically difficult and new-found problems through controlling the subtleties of quantum computing. The Quantum Approximate Optimisation Algorithm (QAOA) is a recently proposed quantum algorithm designed to tackle difficult combinatorial optimisation problems utilising both quantum and classical computation. The hybrid nature, generality and typically low gate-depth make it a strong candidate for near-term implementation in quantum computing. Finding the practical limits of the algorithm is currently an open problem. Until now, no tools to facilitate the design and validation of probabilistic quantum optimisation algorithms such as the QAOA on a non-trivial scale exist. Graph similarity is a long standing classically difficult problem withstanding decades of research from academia and industry. Determining the maximal edge overlap between all possible node label permutations is an NP-Complete task and provides an apt measure of graph similarity. We introduce a novel quantum optimisation simulation package facilitating investigation of all constituent components of the QAOA from desktop to cluster scale using graph similarity as an example. Our simulation provides flexibility and performance. We investigate eight classical optimisation methods each at six levels of decomposition. Moreover an encoding for permutation based problems such as graph similarity through edge overlap to the QAOA allows for significant quantum memory savings at the cost of additional operations. This compromise extends into the classical portion of the algorithm as the inclusion of infeasible solutions creates a challenging cost-function landscape. We present performance analysis of our simulation and of the QAOA setting a precedent for investigating and validating numerous other difficult problems to the QAOA as we move towards realising practical quantum computation.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティングは、量子コンピューティングの微妙さを制御することによって、古典的に困難で新しい問題の解決を約束する。
量子近似最適化アルゴリズム (Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA) は、量子計算と古典計算の両方を利用する難しい組合せ最適化問題に対処するために設計された、最近提案された量子アルゴリズムである。
ハイブリッドの性質、一般性、一般的にゲート深度が低いことは、量子コンピューティングにおける短期的な実装の強い候補となる。
アルゴリズムの実用的限界を見つけることは、現在オープンな問題である。
これまで、QAOAのような確率論的量子最適化アルゴリズムを非自明なスケールで設計し、検証するためのツールは存在しない。
グラフの類似性は、学術や産業で何十年も研究されてきた昔ながらの難しい問題である。
すべての可能なノードラベル置換の最大エッジオーバーラップを決定することは、NP-Completeタスクであり、グラフ類似性の適応測度を提供する。
本稿では,デスクトップからクラスタスケールまでのQAOAの構成成分について,グラフ類似性を例として用いた新しい量子最適化シミュレーションパッケージを提案する。
私たちのシミュレーションは柔軟性と性能を提供します。
6段階の分解レベルで8つの古典的最適化手法について検討する。
さらに、QAOAとエッジの重複によるグラフ類似性のような置換に基づく問題のエンコーディングにより、追加演算のコストで量子メモリの大幅な節約が可能になる。
この妥協はアルゴリズムの古典的な部分にまで及んでいる。
本稿では,本シミュレーションの性能解析とQAOAの設定により,現実的な量子計算の実現に向けたQAOAの課題を数多く検討し,検証する前例を示す。
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