論文の概要: Combinatorial optimization enhanced by shallow quantum circuits with 104 superconducting qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11535v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 02:58:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.13159
• Title: Combinatorial optimization enhanced by shallow quantum circuits with 104 superconducting qubits
• Title（参考訳）: 104個の超伝導量子ビットを持つ浅量子回路による組合せ最適化
• Authors: Xuhao Zhu, Zuoheng Zou, Feitong Jin, Pavel Mosharev, Maolin Luo, Yaozu Wu, Jiachen Chen, Chuanyu Zhang, Yu Gao, Ning Wang, Yiren Zou, Aosai Zhang, Fanhao Shen, Zehang Bao, Zitian Zhu, Jiarun Zhong, Zhengyi Cui, Yihang Han, Yiyang He, Han Wang, Jia-Nan Yang, Yanzhe Wang, Jiayuan Shen, Gongyu Liu, Zixuan Song, Jinfeng Deng, Hang Dong, Pengfei Zhang, Chao Song, Zhen Wang, Hekang Li, Qiujiang Guo, Man-Hong Yung, H. Wang,
• Abstract要約: 最適化問題は、イジング・ハミルトン家への広範な適用性と自然の適合性のために大きな注目を集めている。 本稿では,Isingモデルの基底状態を高速化するアルゴリズムを設計する量子サンプリング戦略を提案する。 104個の超伝導量子ビットを用いて、このアルゴリズムは高度に最適化された古典的サブルーチン(SA)アルゴリズムに対しても良好な解を出力することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.569660066740758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A pivotal task for quantum computing is to speed up solving problems that are both classically intractable and practically valuable. Among these, combinatorial optimization problems have attracted tremendous attention due to their broad applicability and natural fitness to Ising Hamiltonians. Here we propose a quantum sampling strategy, based on which we design an algorithm for accelerating solving the ground states of Ising model, a class of NP-hard problems in combinatorial optimization. The algorithm employs a hybrid quantum-classical workflow, with a shallow-circuit quantum sampling subroutine dedicated to navigating the energy landscape. Using up to 104 superconducting qubits, we demonstrate that this algorithm outputs favorable solutions against even a highly-optimized classical simulated annealing (SA) algorithm. Furthermore, we illustrate the path toward quantum speedup based on the time-to-solution metric against SA running on a single-core CPU with just 100 qubits. Our results indicate a promising alternative to classical heuristics for combinatorial optimization, a paradigm where quantum advantage might become possible on near-term superconducting quantum processors with thousands of qubits and without the assistance of error correction.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの重要な課題は、古典的かつ実用的に価値のある問題の解決をスピードアップすることである。 これらのうち、イジング・ハミルトニアンに対する広い適用性と自然な適合性のために、組合せ最適化の問題は大きな注目を集めている。 本稿では,組み合わせ最適化におけるNP-hard問題のクラスであるIsingモデルの基底状態を高速化するアルゴリズムを設計する量子サンプリング戦略を提案する。 このアルゴリズムは、エネルギーランドスケープをナビゲートするための浅い回路量子サンプリングサブルーチンを備えた、ハイブリッド量子古典ワークフローを採用している。 104個の超伝導量子ビットを用いて、このアルゴリズムは高度に最適化された古典的アニール (SA) アルゴリズムに対しても良好な解を出力することを示した。 さらに,100キュービットのシングルコアCPU上で動作しているSAに対する時間-解法測定値に基づいて,量子スピードアップへの道筋を示す。 本研究は,数千量子ビットの高温超伝導量子プロセッサにおいて,誤り訂正の助けなしに量子優位性を実現するパラダイムである,組合せ最適化の古典的ヒューリスティックスに代わる有望な代替手段であることを示す。

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