論文の概要: Runtime Quantum Advantage with Digital Quantum Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08663v1
• Date: Tue, 13 May 2025 15:24:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.638546
• Title: Runtime Quantum Advantage with Digital Quantum Optimization
• Title（参考訳）: ディジタル量子最適化による実行時量子アドバンテージ
• Authors: Pranav Chandarana, Alejandro Gomez Cadavid, Sebastián V. Romero, Anton Simen, Enrique Solano, Narendra N. Hegade,
• Abstract要約: IBMの156量子ビットデバイス上でのバイアスフィールドデジタル化された反断熱量子最適化(BF-DCQO)アルゴリズム。 古典的手法では困難であり,マルチコアプロセッサでも数分で実行可能である問題インスタンスを選択するのが適当である。 以上の結果から,特定目的量子アルゴリズムと組み合わせて利用可能なデジタル量子プロセッサは,量子誤り訂正がなくても,実行時量子優位性を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.136619420474766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We demonstrate experimentally that the bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization (BF-DCQO) algorithm on IBM's 156-qubit devices can outperform simulated annealing (SA) and CPLEX in time-to-approximate solutions for specific higher-order unconstrained binary optimization (HUBO) problems. We suitably select problem instances that are challenging for classical methods, running in fractions of minutes even with multicore processors. On the other hand, our counterdiabatic quantum algorithms obtain similar or better results in at most a few seconds on quantum hardware, achieving runtime quantum advantage. Our analysis reveals that the performance improvement becomes increasingly evident as the system size grows. Given the rapid progress in quantum hardware, we expect that this improvement will become even more pronounced, potentially leading to a quantum advantage of several orders of magnitude. Our results indicate that available digital quantum processors, when combined with specific-purpose quantum algorithms, exhibit a runtime quantum advantage even in the absence of quantum error correction.
• Abstract（参考訳）: 我々は、IBMの156量子ビットデバイス上でのバイアス場デジタル化された反断熱量子最適化(BF-DCQO)アルゴリズムが、特定の高次非制約バイナリ最適化(HUBO)問題に対する時間-近似解において、シミュレートアニーリング(SA)とCPLEXより優れていることを実験的に実証した。 古典的手法では困難であり,マルチコアプロセッサでも数分で実行可能である問題インスタンスを選択するのが適当である。 一方、我々の反断熱量子アルゴリズムは、量子ハードウェア上では、少なくとも数秒間、類似またはより良い結果を得ることができ、実行時量子優位性を達成することができる。 分析の結果,システムのサイズが大きくなるにつれて,性能改善がますます顕著になることが明らかとなった。 量子ハードウェアの急速な進歩を考えると、この改良がさらに顕著になり、数桁の量子的優位性をもたらす可能性がある。 以上の結果から,特定目的量子アルゴリズムと組み合わせて利用可能なデジタル量子プロセッサは,量子誤り訂正がなくても,実行時量子優位性を示すことがわかった。

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