論文の概要: Pattern or Not? QAOA Parameter Heuristics and Potentials of Parsimony
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08153v1
- Date: Thu, 09 Oct 2025 12:35:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.070192
- Title: Pattern or Not? QAOA Parameter Heuristics and Potentials of Parsimony
- Title（参考訳）: パターンか否か?QAOAパラメータヒューリスティックスとパシモニーの可能性
- Authors: Vincent Eichenseher, Maja Franz, Christian Wolff, Wolfgang Mauerer,
- Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のような構造的変動量子アルゴリズムは、短期量子ハードウェアの利点を利用するための主要な候補として浮上している。
大規模数値シミュレーションにより,QAOA性能における古典的パラメータの役割を体系的に検討した。
その結果, (i) 最適パラメータは, 期待されるパターンから大きく逸脱することが多く, (ii) QAOA性能は, 深さが大きくなるにつれて, パラメータ選択に対して徐々に敏感になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.230880354632914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Structured variational quantum algorithms such as the Quantum Approximate Optimisation Algorithm (QAOA) have emerged as leading candidates for exploiting advantages of near-term quantum hardware. They interlace classical computation, in particular optimisation of variational parameters, with quantum-specific routines, and combine problem-specific advantages -- sometimes even provable -- with adaptability to the constraints of noisy, intermediate-scale quantum (NISQ) devices. While circuit depth can be parametrically increased and is known to improve performance in an ideal (noiseless) setting, on realistic hardware greater depth exacerbates noise: The overall quality of results depends critically on both, variational parameters and circuit depth. Although identifying optimal parameters is NP-hard, prior work has suggested that they may exhibit regular, predictable patterns for increasingly deep circuits and depending on the studied class of problems. In this work, we systematically investigate the role of classical parameters in QAOA performance through extensive numerical simulations and suggest a simple, yet effective heuristic scheme to find good parameters for low-depth circuits. Our results demonstrate that: (i) optimal parameters often deviate substantially from expected patterns; (ii) QAOA performance becomes progressively less sensitive to specific parameter choices as depth increases; and (iii) iterative component-wise fixing performs on par with, and at shallow depth may even outperform, several established parameter-selection strategies. We identify conditions under which structured parameter patterns emerge, and when deviations from the patterns warrant further consideration. These insights for low-depth circuits may inform more robust pathways to harnessing QAOA in realistic quantum compute scenarios.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム (Quantum Approximate Optimisation Algorithm, QAOA) のような構造的変動量子アルゴリズムは、短期量子ハードウェアの利点を活用するための主要な候補として浮上している。
彼らは古典的な計算、特に変分パラメータの最適化と量子固有のルーチンを交互に行い、問題固有の利点(時には証明可能)とノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスの制約への適応性を組み合わせている。
回路深度はパラメトリック的に増加し、理想的な(ノイズのない)設定で性能を向上させることが知られているが、現実的なハードウェア上では、より大きな深度はノイズを悪化させる: 結果の全体的な品質は、変動パラメータと回路深度の両方に批判的に依存する。
最適パラメータの同定はNPハードであるが、先行研究は、より深い回路に対して規則的で予測可能なパターンを示し、研究された問題の種類によって異なることを示唆している。
本研究では,QAOA性能における古典的パラメータの役割を,広範囲な数値シミュレーションにより体系的に検討し,低深度回路に適したパラメータを見つけるための単純かつ効果的なヒューリスティックスキームを提案する。
私たちの結果はこう示しています。
一 最適パラメータは、しばしば期待されるパターンから大きく逸脱する。
(II)QAOA性能は、深さが増加するにつれて、特定のパラメータ選択に徐々に敏感になる。
三 反復的コンポーネントワイド・フィクスメントは、それと同程度に実行し、浅い深さでは、いくつかの確立されたパラメータ選択戦略を上回ります。
構造パラメータパターンが出現する条件を特定し,パターンから逸脱した場合,さらに考慮する必要がある。
これらの低深度回路に対する洞察は、現実的な量子計算シナリオにおいてQAOAを利用するためのより堅牢な経路を知らせる可能性がある。
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