論文の概要: Heuristic ansatz design for trainable ion-native digital-analog quantum circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15898v1
• Date: Wed, 21 May 2025 18:00:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.846057
• Title: Heuristic ansatz design for trainable ion-native digital-analog quantum circuits
• Title（参考訳）: トレーニング可能なイオンネイティブデジタルアナログ量子回路のためのヒューリスティックアンサッツ設計
• Authors: Georgii Paradezhenko, Daniil Rabinovich, Ernesto Campos, Kirill Lakhmanskiy,
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、近未来の量子コンピュータにおいて幅広い問題を解決するための標準的なアプローチとなっている。 本稿では,イオンネイティブデジタルアナログ回路のトレーニング性を高める問題固有アンサッツ構成の同定手法を提案する。 提案手法は、最大15キュービットのシェリントン・カークパトリック・ハミルトンのランダムな例に体系的に適用され、良好なコスト景観を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms have become a standard approach for solving a wide range of problems on near-term quantum computers. Identifying an appropriate ansatz configuration for variational algorithms, however, remains a challenging task, especially when taking into account restrictions imposed by real quantum platforms. This motivated the development of digital-analog quantum circuits, where sequences of quantum gates are alternated with natural Hamiltonian evolutions. A prominent example is the use of the controllable long-range Ising interaction induced in ion-based quantum computers. This interaction has recently been applied to develop an algorithm similar to the quantum approximate optimization algorithm (QAOA), but native to the ion hardware. The performance of this algorithm has demonstrated a strong dependence on the strengths of the individual ion-ion interactions, which serve as ansatz hyperparameters. In this work, we propose a heuristic for identifying a problem-specific ansatz configuration, which enhances the trainability of the ion native digital-analog circuit. The proposed approach is systematically applied to random instances of the Sherrington-Kirkpatrick Hamiltonian for up to 15 qubits, providing favorable cost landscapes. As the result, the developed approach identifies a well-trainable ion native ansatz, which requires a lower circuit depth to solve specific problems as compared to standard QAOA. This brings the algorithm one step closer to its large scale practical implementation.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、近未来の量子コンピュータにおいて幅広い問題を解決するための標準的なアプローチとなっている。 しかし、変分アルゴリズムの適切なアンサッツ構成を特定することは、特に実際の量子プラットフォームが課す制約を考慮すると、依然として難しい課題である。 このことがデジタルアナログ量子回路の発展の動機となり、量子ゲートの列は自然のハミルトン進化と交互に変化する。 顕著な例は、イオンベースの量子コンピュータで誘導される制御可能な長距離Ising相互作用の利用である。 この相互作用は、最近量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)に似たアルゴリズムの開発に応用されているが、イオンハードウェアに固有のものである。 このアルゴリズムの性能は、アンザッツハイパーパラメータとして機能する個々のイオン-イオン相互作用の強度に強い依存を示す。 本研究では,イオンネイティブデジタルアナログ回路のトレーニング性を高める問題固有のアンザッツ構成を同定するためのヒューリスティックを提案する。 提案手法は、最大15キュービットのシェリントン・カークパトリック・ハミルトンのランダムな例に対して体系的に適用され、良好なコスト景観を提供する。 その結果, 従来のQAOAと比較して, 回路深度が低いイオンネイティブアンサッツを同定した。 これにより、アルゴリズムは大規模な実用的な実装に一歩近づいた。

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