論文の概要: Efficient Variational Quantum Algorithms for the Generalized Assignment Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02739v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 17:05:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 20:56:29.092862
• Title: Efficient Variational Quantum Algorithms for the Generalized Assignment Problem
• Title（参考訳）: 一般化割当て問題に対する効率的な変分量子アルゴリズム
• Authors: Carlo Mastroianni, Francesco Plastina, Jacopo Settino, Andrea Vinci,
• Abstract要約: 量子アルゴリズムは、難解なNP完全最適化問題に対処するための魅力的な新しい道を提供する。 本稿では,一般化割当て問題の解法として,VQGAPというアプローチを提案する。 VQGAPはVQEと非常によく似た性能と振舞いを示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3919854840656459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum algorithms offer a compelling new avenue for addressing difficult NP-complete optimization problems, such as the Generalized Assignment Problem (GAP). Given the operational constraints of contemporary Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices, hybrid quantum-classical approaches, specifically Variational Quantum Algorithms (VQAs) like the Variational Quantum Eigensolver (VQE), promises to be effective approaches to solve real-world optimization problems. This paper proposes an approach, named VQGAP, designed to efficiently solve the GAP by optimizing quantum resources and reducing the required parametrized quantum circuit width with respect to standard VQE. The main idea driving our proposal is to decouple the qubits of ansatz circuits from the binary variables of the General Assignment Problem, by providing encoding/decoding functions transforming the solutions generated by ansatze in the limited quantum space in feasible solutions in the problem variables space, by exploiting the constraints of the problem. Preliminary results, obtained through both noiseless and noisy simulations, indicate that VQGAP exhibits performance and behavior very similar to VQE, while effectively reducing the number of qubits and circuit depth.
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムは、GAP(Generalized Assignment Problem)のような難解なNP完全最適化問題に対処するための、魅力的な新しい道を提供する。 現代のノイズ中間量子(NISQ)デバイスの運用上の制約を考えると、ハイブリッド量子古典的アプローチ、特に変分量子固有解法(VQE)のような変分量子アルゴリズム(VQA)は、実世界の最適化問題を解決する効果的なアプローチである。 本稿では、量子リソースを最適化し、標準VQEに対して必要となるパラメタライズド量子回路幅を小さくすることで、GAPを効率的に解くために設計されたVQGAPという手法を提案する。 我々の提案を推し進める主要なアイデアは、問題の制約を利用して、問題変数空間の可能解における制限量子空間におけるアンサッチによって生成される解を変換する符号化/復号関数を提供することにより、一般割り当て問題のバイナリ変数からアンサッツ回路の量子ビットを分離することである。 VQGAPはVQEと非常によく似た性能と振舞いを示し、量子ビット数や回路深さを効果的に減少させる。

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