論文の概要: DAPO-QAOA: An algorithm for solving combinatorial optimization problems by dynamically constructing phase operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04100v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 14:24:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:32:17.210484
• Title: DAPO-QAOA: An algorithm for solving combinatorial optimization problems by dynamically constructing phase operators
• Title（参考訳）: DAPO-QAOA:動的位相演算子構築による組合せ最適化問題の解法
• Authors: Yukun Wang, ZeYang Li, Linchun Wan,
• Abstract要約: 本稿では,従来のレイヤの出力と近傍探索手法に基づいて位相演算子を構成する動的適応位相演算子 (DAPO) アルゴリズムを提案する。 DAPOは高い近似比を達成し、2量子RZZゲート、特に密度グラフにおいて著しく減少する。 バニラQAOAと比較すると、DAPOは同じ深さでRZZゲートの66%しか使用せず、より良い結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.146466735747661
• License:
• Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a well-known hybrid quantum-classical algorithm for combinatorial optimization problems. Improving QAOA involves enhancing its approximation ratio while addressing practical constraints of Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) devices, such as minimizing the number of two-qubit gates and reducing circuit depth. Although existing research has optimized designs for phase and mixer operators to improve performance, challenges remain, particularly concerning the excessive use of two-qubit gates in the construction of phase operators. To address these issues, we introduce a Dynamic Adaptive Phase Operator (DAPO) algorithm, which dynamically constructs phase operators based on the output of previous layers and neighborhood search approach, optimizing the problem Hamiltonian more efficiently. By using solutions generated by QAOA itself to simplify the problem Hamiltonian at each layer, the algorithm captures the problem's structural properties more effectively, progressively steering the solution closer to the optimal target. Experimental results on MaxCut and NAE3SAT problems show that DAPO achieves higher approximation ratios and significantly reduces two-qubit RZZ gates, especially in dense graphs. Compared to vanilla QAOA, DAPO uses only 66% of RZZ gates at the same depth while delivering better results, demonstrating its potential for efficient combinatorial optimization in the NISQ era.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、組合せ最適化問題のハイブリッド量子古典アルゴリズムである。 QAOAの改善には、2ビットゲートの最小化や回路深さの低減など、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスの実用的制約に対処しながら、近似比を向上することが含まれる。 既存の研究では、位相演算子とミキサー演算子の性能向上のために設計が最適化されているが、特に位相演算子構築における2ビットゲートの過剰使用に関する課題が残っている。 これらの問題に対処するために,従来の階層の出力と近傍探索手法に基づいて動的に位相演算子を構築する動的適応位相演算子 (DAPO) アルゴリズムを導入し,ハミルトニアン問題をより効率的に最適化する。 QAOA自体が生成した解を用いて各層におけるハミルトニアンの問題を単純化することにより、アルゴリズムは問題の構造的特性をより効果的に捉え、解を最適目標に近づける。 MaxCut と NAE3SAT の問題を実験した結果,DAPO は高い近似比を達成し,特に高密度グラフにおいて2量子 RZZ ゲートを著しく減少させることが示された。 バニラQAOAと比較して、DAPOは同じ深さでRZZゲートの66%しか使用せず、より良い結果をもたらし、NISQ時代の効率的な組合せ最適化の可能性を示している。

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