論文の概要: Non-Variational Quantum Random Access Optimization with Alternating Operator Ansatz
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04277v1
- Date: Thu, 06 Feb 2025 18:25:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-07 15:30:40.903478
- Title: Non-Variational Quantum Random Access Optimization with Alternating Operator Ansatz
- Title（参考訳）: 交代演算子アンザッツを用いた非可変量子ランダムアクセス最適化
- Authors: Zichang He, Rudy Raymond, Ruslan Shaydulin, Marco Pistoia,
- Abstract要約: 量子ランダムアクセス最適化(QRAO)は、量子最適化の空間要求を減らすために提案されている。
インスタンスに依存しない'固定'パラメータは優れた性能を示し、変分パラメータ最適化の必要性を排除した。
本研究は,早期のフォールトトレラント量子コンピュータ上でのQRAOの実践的実行の道を開くものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5773675235837974
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Solving hard optimization problems is one of the most promising application domains for quantum computers due to the ubiquity of such problems in industry and the availability of broadly applicable quantum speedups. However, the ability of near-term quantum computers to tackle industrial-scale optimization problems is limited by their size and the overheads of quantum error correction. Quantum Random Access Optimization (QRAO) has been proposed to reduce the space requirements of quantum optimization. However, to date QRAO has only been implemented using variational algorithms, which suffer from the need to train instance-specific variational parameters, making them difficult to scale. We propose and benchmark a non-variational approach to QRAO based on the Quantum Alternating Operator Ansatz (QAOA) for the MaxCut problem. We show that instance-independent ``fixed'' parameters achieve good performance, removing the need for variational parameter optimization. Additionally, we evaluate different design choices, such as various mixers and initial states, as well as QAOA operator implementations when customizing for QRAO, and identify a strategy that performs well in practice. Our results pave the way for the practical execution of QRAO on early fault-tolerant quantum computers.
- Abstract（参考訳）: ハード最適化問題の解決は、業界におけるそのような問題の多様さと、広く適用可能な量子スピードアップの可用性により、量子コンピュータの最も有望な応用分野の1つである。
しかし、産業規模の最適化問題に取り組むための短期量子コンピュータの能力は、そのサイズと量子エラー補正のオーバーヘッドによって制限される。
量子ランダムアクセス最適化(QRAO)は、量子最適化の空間要求を減らすために提案されている。
しかし、これまでQRAOは変分アルゴリズムを使用してのみ実装されており、これはインスタンス固有の変分パラメータをトレーニングする必要があるため、拡張が困難である。
我々は、MaxCut問題に対する量子交互演算子 Ansatz (QAOA) に基づくQRAOに対する非変分的アプローチを提案し、ベンチマークする。
インスタンスに依存しない ``fixed'' パラメータは優れた性能を示し、変動パラメータの最適化の必要性を排除した。
さらに、様々なミキサーや初期状態、QRAOをカスタマイズする際のQAOA演算子の実装など、さまざまな設計選択を評価し、実際にうまく機能する戦略を特定する。
本研究は,早期のフォールトトレラント量子コンピュータ上でのQRAOの実践的実行の道を開くものである。
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