論文の概要: Evidence of scaling advantage on an NP-Complete problem with enhanced quantum solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08869v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 11:52:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.412616
• Title: Evidence of scaling advantage on an NP-Complete problem with enhanced quantum solvers
• Title（参考訳）: 拡張量子解法を用いたNP-Complete問題におけるスケーリング優位性の証明
• Authors: Quanfeng Lu, Shijie Wei, Keren Li, Pan Gao, Bao Yan, Muxi Zheng, Haoran Zhang, Jinfeng Zeng, Gui-Lu Long,
• Abstract要約: NP完全1対3のブール充足性問題に対する拡張量子解法を開発した。 13量子ビットの超伝導量子プロセッサ上で,拡張型ソルバを実験的に実装した。 その結果,NP完全問題に対する量子スピードアップの実証的証拠が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.90947220974444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Achieving quantum advantage remains a key milestone in the noisy intermediate-scale quantum era. Without rigorous complexity proofs, scaling advantage-where quantum resource requirements grow more slowly than their classical counterparts-serves as the primary indicator. However, direct applications of quantum optimization algorithms to classically intractable problems have yet to demonstrate this advantage. To address this challenge, we develop enhanced quantum solvers for the NP-complete one-in-three Boolean satisfiability problem. We propose a restricting space reduction algorithm (RSRA) that achieves optimal search space dimensionality, thereby reducing both qubits and time complexity for various quantum solvers. Extensive numerical investigations on problem instances with up to 65 variables demonstrate that our enhanced quantum approximate optimization algorithm (QAOA) and quantum adiabatic algorithm (QAA)-based solvers outperform state-of-the-art classical solvers, with the QAA-based solver providing a lower bound for our method while exhibiting scaling advantage. Furthermore, we experimentally implement our enhanced solvers on a superconducting quantum processor with 13 qubits, confirming the predicted performance improvements. Collectively, our results provide empirical evidence of quantum speedup for an NP-complete problem.
• Abstract（参考訳）: 量子優位性を達成することは、ノイズの多い中間スケール量子時代において重要なマイルストーンである。 厳密な複雑さの証明がなければ、量子リソースの要求のスケーリングは古典的な要件よりも遅くなります。 しかし、古典的に難解な問題への量子最適化アルゴリズムの直接適用は、この利点を証明していない。 この課題に対処するため,NP完全1対3のブール充足性問題に対する拡張量子解法を開発した。 本稿では,探索空間の最適次元を実現するための制限空間削減アルゴリズム (RSRA) を提案する。 拡張量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)と量子アディバティックアルゴリズム(QAA)に基づく解法は、最先端の古典的解法よりも優れており、QAAベースの解法は、スケーリングの優位性を示しながら、我々の方法の低いバウンドを提供する。 さらに,13量子ビットの超伝導量子プロセッサに改良されたソルバを実験的に実装し,予測性能の向上を確認した。 その結果,NP完全問題に対する量子スピードアップの実証的証拠が得られた。

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