論文の概要: Transferring linearly fixed QAOA angles: performance and real device results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12632v1
- Date: Thu, 17 Apr 2025 04:17:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-25 22:59:47.066702
- Title: Transferring linearly fixed QAOA angles: performance and real device results
- Title（参考訳）: 線形固定QAOA角の転送:性能と実機結果
- Authors: Ryo Sakai, Hiromichi Matsuyama, Wai-Hong Tam, Yu Yamashiro,
- Abstract要約: 線形パラメータ化とパラメータ転送を組み合わせ,パラメータ空間を4次元に減らした簡易な手法について検討する。
本稿では,この手法と標準QAOAと,逐次層ごとの最適化を必要とするInterfacePやFOURIERなどのパラメータ設定手法を比較した。
我々の実験は古典シミュレーションからIBMのイーグルプロセッサ上での実際の量子ハードウェア実装まで拡張し、現在のNISQデバイス上でのアプローチの可能性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) enables solving combinatorial optimization problems on quantum computers by optimizing variational parameters for quantum circuits. We investigate a simplified approach that combines linear parameterization with parameter transferring, reducing the parameter space to just 4 dimensions regardless of the number of layers. This simplification draws inspiration from quantum annealing schedules providing both theoretical grounding and practical advantages. We compare this combined approach with standard QAOA and other parameter setting strategies such as INTERP and FOURIER, which require computationally demanding incremental layer-by-layer optimization. Notably, previously known methods like INTERP and FOURIER yield parameters that can be well fitted by linear functions, which supports our linearization strategy. Our analysis reveals that for the random Ising model, cost landscapes in this reduced parameter space demonstrate consistent structural patterns across different problem instances. Our experiments extend from classical simulation to actual quantum hardware implementation on IBM's Eagle processor, demonstrating the approach's viability on current NISQ devices. Furthermore, the numerical results indicate that parameter transferability primarily depends on the energy scale of problem instances, with normalization techniques improving transfer quality. Most of our numerical experiments are conducted on the random Ising model, while problem-dependence is also investigated across other models. A key advantage of parameter transferring is the complete elimination of instance-specific classical optimization overhead, as pre-trained parameters can be directly applied to other problem instances, reducing classical optimization costs by orders of magnitude for deeper circuits.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、量子回路の変動パラメータを最適化することにより、量子コンピュータにおける組合せ最適化問題を解くことができる。
線形パラメータ化とパラメータ転送を組み合わせ,パラメータ空間を4次元に減らした簡易な手法について検討する。
この単純化は、理論的根拠と実用上の利点の両方を提供する量子アニールスケジュールからインスピレーションを得ている。
本稿では,この手法と標準QAOAと,逐次層ごとの最適化を必要とするInterfacePやFOURIERなどのパラメータ設定手法を比較した。
特に、以前に知られていたInterP や FOURIER の収率パラメータは、線形化戦略をサポートする線形関数によく適合する。
分析の結果, ランダムイジングモデルでは, パラメータ空間のコストランドスケープは, 異なる問題インスタンスに対して一貫した構造パターンを示すことがわかった。
我々の実験は古典シミュレーションからIBMのイーグルプロセッサ上での実際の量子ハードウェア実装まで拡張し、現在のNISQデバイス上でのアプローチの可能性を実証した。
さらに,パラメータ転送性は主に問題インスタンスのエネルギースケールに依存し,正規化技術により伝達品質が向上することを示す。
数値実験の多くはランダムなイジングモデルで行われ、問題依存性は他のモデルでも検討されている。
パラメータ転送の重要な利点は、事前訓練されたパラメータを他の問題インスタンスに直接適用できるため、インスタンス固有の古典的最適化オーバーヘッドの完全な除去であり、より深い回路のオーダーによる古典的最適化コストの削減である。
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