論文の概要: Fast Expectation Value Calculation Speedup of Quantum Approximate Optimization Algorithm: HoLCUs QAOA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01748v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 17:15:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:14:48.270399
• Title: Fast Expectation Value Calculation Speedup of Quantum Approximate Optimization Algorithm: HoLCUs QAOA
• Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムの高速期待値計算高速化:HoLCUs QAOA
• Authors: Alejandro Mata Ali,
• Abstract要約: 本稿では,LCU演算子の線形結合として表現できる演算子の期待値を計算するための新しい手法を提案する。 この方法は任意の量子アルゴリズムに対して一般的であり、変分量子アルゴリズムの加速に特に関心がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License:
• Abstract: In this paper, we present a new method for calculating expectation values of operators that can be expressed as a linear combination of unitary (LCU) operators. This method allows to perform this calculation in a single quantum circuit measuring a single qubit, which speeds up the computation process. This method is general for any quantum algorithm and is of particular interest in the acceleration of variational quantum algorithms, both in real devices and in simulations. We analyze its application to the parameter optimization process of the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) and the case of having degenerate values in the matrix of the Ising problem. Finally, we apply it to several Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problems to analyze the speedup of the method in circuit simulators.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LCU演算子の線形結合として表現できる演算子の期待値を計算するための新しい手法を提案する。 この方法では、単一の量子ビットを測定する単一の量子回路でこの計算を実行でき、計算処理を高速化することができる。 この方法は任意の量子アルゴリズムに対して一般的であり、実際のデバイスとシミュレーションの両方において、変分量子アルゴリズムの加速に特に関心がある。 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のパラメータ最適化プロセスとIsing問題の行列に退化値を持つ場合について解析する。 最後に,疑似非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題に適用し,回路シミュレータにおける手法の高速化を解析する。

関連論文リスト

• Dynamic Circuits for the Quantum Lattice-Boltzmann Method [0.0]
  線形対流拡散方程式(ADE)格子ボルツマン法(LBM)の量子アルゴリズムを提案する。 動的量子回路は、最適化された衝突演算量子アルゴリズムを可能にし、部分的な測定を積分ステップとして導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T09:04:24Z)
• Fast Computation of Optimal Transport via Entropy-Regularized Extragradient Methods [75.34939761152587]
  2つの分布間の最適な輸送距離の効率的な計算は、様々な応用を促進するアルゴリズムとして機能する。 本稿では,$varepsilon$加法精度で最適な輸送を計算できるスケーラブルな一階最適化法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T15:46:39Z)
• Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
  テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる 本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。 その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
• Quantum algorithm for stochastic optimal stopping problems with applications in finance [60.54699116238087]
  有名な最小二乗モンテカルロ (LSM) アルゴリズムは、線形最小二乗回帰とモンテカルロシミュレーションを組み合わせることで、最適停止理論の問題を解決する。 プロセスへの量子アクセス、最適な停止時間を計算するための量子回路、モンテカルロの量子技術に基づく量子LSMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T12:21:41Z)
• QuOp_MPI: a framework for parallel simulation of quantum variational algorithms [0.0]
  QuOp_MPIは、量子変分アルゴリズムの並列シミュレーション用に設計されたPythonパッケージである。 量子変分アルゴリズム設計におけるオブジェクト指向アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T08:26:09Z)
• Behavior of Analog Quantum Algorithms [0.0]
  異なるアナログ量子アルゴリズムは、異なる極限と近似の下で最適なプロトコルをエミュレートできることを示す。 本稿では,他の論文から得られた解析的および数値的知見を用いて,最適なプロトコルをよりよく近似するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-02T18:00:07Z)
• Polynomial unconstrained binary optimisation inspired by optical simulation [52.11703556419582]
  制約のないバイナリ最適化の問題を解決するために,光コヒーレントIsingマシンにヒントを得たアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムを既存のPUBOアルゴリズムに対してベンチマークし,その優れた性能を観察する。 タンパク質の折り畳み問題や量子化学問題へのアルゴリズムの適用は、PUBO問題による電子構造問題の近似の欠点に光を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T16:39:31Z)
• Quantum Approximate Optimization Algorithm with Adaptive Bias Fields [4.03537866744963]
  量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、単純な多ビット波動関数を、難解な古典的最適化問題の解を符号化する関数に変換する。 本稿では, 演算子自身を局所場を含むように更新し, 1ステップの最後に測定波動関数からの情報を用いて後段の演算子を改善することにより, QAOAを改良する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-25T13:51:09Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Approximating the quantum approximate optimization algorithm with digital-analog interactions [0.0]
  ディジタルアナログパラダイムは変分量子近似最適化アルゴリズムに適していることを示す。 我々は,変分アルゴリズムが非変分アルゴリズムよりも有意な改善をもたらす,単一キュービット演算速度のレギュレーションを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T16:01:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。