論文の概要: Optimization via Quantum Preconditioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18570v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 19:00:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:57:22.221544
• Title: Optimization via Quantum Preconditioning
• Title（参考訳）: 量子プレコンディショニングによる最適化
• Authors: Maxime Dupont, Tina Oberoi, Bhuvanesh Sundar,
• Abstract要約: 量子近似最適化に基づく量子プレコンディショニング手法を提案する。 入力問題は、量子回路の深さによって決定されるプリコンディショニングのレベルを持つソルバにとってより適切な形式に変換される。 様々な問題に対して量子プレコンディショニングされた入力を与えられた場合、古典的アルゴリズムがより高速に収束できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: State-of-the-art classical optimization solvers set a high bar for quantum computers to deliver utility in this domain. Here, we introduce a quantum preconditioning approach based on the quantum approximate optimization algorithm. It transforms the input problem into a more suitable form for a solver with the level of preconditioning determined by the depth of the quantum circuit. We demonstrate that best-in-class classical heuristics such as simulated annealing and the Burer-Monteiro algorithm can converge more rapidly when given quantum preconditioned input for various problems, including Sherrington-Kirkpatrick spin glasses, random 3-regular graph maximum-cut problems, and a real-world grid energy problem. Accounting for the additional time taken for preconditioning, the benefit offered by shallow circuits translates into a practical quantum-inspired advantage for random 3-regular graph maximum-cut problems through quantum circuit emulations. We investigate why quantum preconditioning makes the problem easier and test an experimental implementation on a superconducting device. We identify challenges and discuss the prospects for a hardware-based quantum advantage in optimization via quantum preconditioning.
• Abstract（参考訳）: 最先端の古典最適化ソルバは、この領域でユーティリティを提供するために、量子コンピュータに高いバーを設定した。 本稿では、量子近似最適化アルゴリズムに基づく量子プレコンディショニング手法を提案する。 入力問題は、量子回路の深さによって決定されるプリコンディショニングのレベルを持つソルバにとってより適切な形式に変換される。 我々は、シェリントン・カークパトリックスピングラス、ランダム3規則グラフ最大カット問題、実世界のグリッドエネルギー問題など、様々な問題に対する量子プレコンディション入力が与えられたとき、シミュレートアニーリングやブラー・モンティーロアルゴリズムのような古典的最良の古典的ヒューリスティックスがより高速に収束できることを実証した。 プレコンディショニングに要する追加時間を考慮すると、浅い回路がもたらす利点は、量子回路エミュレーションによるランダムな3規則グラフの最大カット問題に対する実用的な量子インスパイアされた利点に変換される。 量子プレコンディショニングが問題を容易にし、超伝導デバイス上での実験的な実装をテストする理由を考察する。 課題を特定し、量子プレコンディショニングによる最適化におけるハードウェアベースの量子優位性の可能性について議論する。

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