論文の概要: Digitized Counter-Diabatic Quantum Optimization for Bin Packing Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15375v1
- Date: Fri, 21 Feb 2025 10:56:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-24 19:42:31.357670
- Title: Digitized Counter-Diabatic Quantum Optimization for Bin Packing Problem
- Title（参考訳）: ビンパッキング問題に対するディジタルカウンタ・ダイアバティック量子最適化
- Authors: Ruoqian Xu, Sebastián V. Romero, Jialiang Tang, Yue Ban, Xi Chen,
- Abstract要約: ディジタル化された反断熱量子アルゴリズム (DC-QAOA) を用いた1次元ビンパッキング問題 (1dBPP) に対処する。
DC-QAOAは、ソリューションの品質を維持しながら、QAOAのような従来の手法よりも優れています。
これらの知見は、DC-QAOAを、短期量子デバイスにおける最適化問題を解くための強力なフレームワークとして確立している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3202982522589934
- License:
- Abstract: The bin packing problem, a classical NP-hard combinatorial optimization challenge, has emerged as a promising candidate for quantum computing applications. In this work, we address the one-dimensional bin packing problem (1dBPP) using a digitized counter-diabatic quantum algorithm (DC-QAOA), which incorporates counter-diabatic (CD) driving to reduce quantum resource requirements while maintaining high solution quality, outperforming traditional methods such as QAOA. We evaluate three ansatz schemes-DC-QAOA, a CD-inspired ansatz, and a CD-mixer ansatz-each integrating CD terms with distinct combinations of cost and mixer Hamiltonians, resulting in different DC-QAOA variants. Among these, the CD-mixer ansatz demonstrates superior performance, showing robustness across various iteration counts, layer depths, and Hamiltonian steps, while consistently producing the most accurate approximations to exact solutions. To validate our approach, we solve a 10-item 1dBPP instance on an IBM quantum computer, optimizing circuit structures through simulations. Despite constraints on circuit depth, the CD-mixer ansatz achieves high accuracy and a high likelihood of success. These findings establish DC-QAOA, particularly the CD-mixer variant, as a powerful framework for solving combinatorial optimization problems on near-term quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 古典的なNPハード組合せ最適化問題であるbin Packing問題は、量子コンピューティングアプリケーションにとって有望な候補として浮上している。
本研究では,QAOAのような従来の手法よりも優れた1次元ビンパッキング問題 (1dBPP) に対処し,QAOAなどの従来の手法よりも高い解品質を維持しつつ,量子リソースの要求を低減し,逆ダイアバティック(CD)駆動を取り入れたデジタル逆ダイアバティック量子アルゴリズム (DC-QAOA) を用いた。
我々は,CD-QAOA,CD-インスピレーションアンサッツ,CD-ミキサーアンサッツ-eachの3種類のアンサッツスキームを,コストとミキサーハミルトニアンの異なる組み合わせで統合し,DC-QAOAの異なる変種を導出した。
これらのうち、CD-mixer ansatzは優れた性能を示し、様々な反復数、層深さ、ハミルトンステップをまたいだ堅牢性を示しながら、正確な解に対する最も正確な近似を一貫して生成する。
提案手法の有効性を検証するため,IBM量子コンピュータ上で10itemの1dBPPインスタンスを解き,シミュレーションにより回路構造を最適化する。
回路深度に制約があるにもかかわらず、CD-mixer ansatzは高い精度と高い成功率を達成する。
これらの結果はDC-QAOA、特にCD-mixerの変種を、短期量子デバイスにおける組合せ最適化問題を解決する強力なフレームワークとして確立している。
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