論文の概要: Systematic improvement of the quantum approximate optimisation ansatz for combinatorial optimisation using quantum subspace expansion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18594v1
- Date: Mon, 23 Jun 2025 12:54:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.9848
- Title: Systematic improvement of the quantum approximate optimisation ansatz for combinatorial optimisation using quantum subspace expansion
- Title（参考訳）: 量子部分空間展開を用いた組合せ最適化のための量子近似アンサッツの体系的改善
- Authors: Yann Beaujeault-Taudière,
- Abstract要約: ジェネレータ座標法(GCM)による量子近似最適化アンサッツ(QAOA)の増強に関する研究
Erd"os-R'enyiグラフ上の最大独立集合に対する近似比と忠実度を体系的に改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The quantum approximate optimisation ansatz (QAOA) is one of the flagship algorithms used to tackle combinatorial optimisation on graphs problems using a quantum computer, and is considered a strong candidate for early fault-tolerant advantage. In this work, I study the enhancement of the QAOA with a generator coordinate method (GCM), and achieve systematic performances improvements in the approximation ratio and fidelity for the maximal independent set on Erd\"os-R\'enyi graphs. The cost-to-solution of the present method and the QAOA are compared by analysing the number of logical CNOT and $T$ gates required for either algorithm. Extrapolating on the numerical results obtained, it is estimated that for this specific problem and setup, the approach surpasses QAOA for graphs of size greater than 75 using as little as eight trial states. The potential of the method for other combinatorial optimisation problems is briefly discussed.
- Abstract（参考訳）: 量子近似アンサッツ (QAOA) は、量子コンピュータを用いてグラフ問題の組合せ最適化に取り組むために用いられるフラッグシップアルゴリズムの1つである。
本稿では, ジェネレータ座標法(GCM)によるQAOAの強化について検討し, Erd\"os-R\enyi グラフ上の最大独立集合に対する近似比と忠実度を体系的に改善した。
本手法とQAOAのコスト対解決は,いずれのアルゴリズムにも要求される論理的CNOTと$T$ゲートの数を分析して比較する。
得られた数値結果から,75以上のグラフに対して8つの試行状態を用いてQAOAを超えることが推定された。
その他の組合せ最適化問題の解法の可能性について概説する。
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