論文の概要: Quantum Approximate Walk Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07676v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:10:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.420931
• Title: Quantum Approximate Walk Algorithm
• Title（参考訳）: 量子近似ウォークアルゴリズム
• Authors: Ziqing Guo, Jan Balewski, Wenshuo Hu, Alex Khan, Ziwen Pan,
• Abstract要約: 本稿では、量子ビット数に応じて線形に増加する回路深さを特徴とする古典的なデータ追跡可能な量子オラクルについて述べる。 古典的な入力と量子回路の結果の推論不可能なマッピングを確立することで、最先端のIBMハードウェアの実験結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6306978246081341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The encoding of classical to quantum data mapping through trigonometric functions within arithmetic-based quantum computation algorithms leads to the exploitation of multivariate distributions. The studied variational quantum gate learning mechanism, which relies on agnostic gradient optimization, does not offer algorithmic guarantees for the correlation of results beyond the measured bitstring outputs. Consequently, existing methodologies are inapplicable to this problem. In this study, we present a classical data-traceable quantum oracle characterized by a circuit depth that increases linearly with the number of qubits. This configuration facilitates the learning of approximate result patterns through a shallow quantum circuit (SQC) layout. Moreover, our approach demonstrates that the classical preprocessing of mid-quantum measurement data enhances the interpretability of quantum approximate optimization algorithm (QAOA) outputs without requiring full quantum state tomography. By establishing an inferable mapping between the classical input and quantum circuit outcomes, we obtained experimental results on the state-of-the-art IBM Pittsburgh hardware, which yielded polynomial-time verification of the solution quality. This hybrid framework bridges the gap between near-term quantum capabilities and practical optimization requirements, offering a pathway toward reliable quantum-classical algorithms for industrial applications.
• Abstract（参考訳）: 算術ベースの量子計算アルゴリズムにおける三角関数による古典的量子データマッピングの符号化は、多変量分布の活用に繋がる。 研究された変分量子ゲート学習機構は、非依存的な勾配最適化に依存しており、測定されたビットストリング出力を超える結果の相関性に対するアルゴリズム的な保証を提供していない。 したがって、既存の手法はこの問題には適用できない。 本研究では、量子ビット数に応じて線形に増加する回路深さを特徴とする古典的なデータ追跡可能な量子オラクルについて述べる。 この構成は、浅い量子回路(SQC)レイアウトによる近似結果パターンの学習を容易にする。 さらに,本手法は,量子状態トモグラフィを必要とせず,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)出力の解釈可能性を高めることを実証する。 古典的な入力結果と量子回路結果の推論不可能なマッピングを確立することにより、解の質を多項式時間で検証する、最先端のIBM Pittsburghハードウェアの実験結果を得た。 このハイブリッドフレームワークは、短期量子能力と実用的な最適化要件のギャップを埋め、産業応用のための信頼性の高い量子古典的アルゴリズムへの道筋を提供する。

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