論文の概要: Quantum Optimization Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12379v1
• Date: Sat, 15 Nov 2025 22:53:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.004623
• Title: Quantum Optimization Algorithms
• Title（参考訳）: 量子最適化アルゴリズム
• Authors: Jonas Stein, Maximilian Zorn, Leo Sünkel, Thomas Gabor,
• Abstract要約: 我々は量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のモチベーションと議論を行い、ゲートベースの量子コンピュータのための量子アニーリングのわずかに一般化されたバージョンとして理解することができる。 Pennylaneのソースコードの例は、最大カット問題に対する実践的な応用を示している。 我々は、変分量子固有解法(VQE)をQAOAの一般化として概説し、NISQ時代のポテンシャルを強調し、バレンプラトーやアンザッツ設計といった課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5571090040924025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum optimization allows for up to exponential quantum speedups for specific, possibly industrially relevant problems. As the key algorithm in this field, we motivate and discuss the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), which can be understood as a slightly generalized version of Quantum Annealing for gate-based quantum computers. We delve into the quantum circuit implementation of the QAOA, including Hamiltonian simulation techniques for higher-order Ising models, and discuss parameter training using the parameter shift rule. An example implementation with Pennylane source code demonstrates practical application for the Maximum Cut problem. Further, we show how constraints can be incorporated into the QAOA using Grover mixers, allowing to restrict the search space to strictly valid solutions for specific problems. Finally, we outline the Variational Quantum Eigensolver (VQE) as a generalization of the QAOA, highlighting its potential in the NISQ era and addressing challenges such as barren plateaus and ansatz design.
• Abstract（参考訳）: 量子最適化は、特定の、あるいは工業的に関係のある問題に対する指数的な量子スピードアップを可能にする。 この分野で重要なアルゴリズムである量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のモチベーションと議論を行い、ゲートベースの量子コンピュータのための量子アニーリングのわずかに一般化されたバージョンとして理解することができる。 我々は、高次イジングモデルのためのハミルトンシミュレーション技術を含むQAOAの量子回路実装を探索し、パラメータシフトルールを用いたパラメータトレーニングについて議論する。 Pennylaneのソースコードの例は、最大カット問題に対する実践的な応用を示している。 さらに、Groverミキサーを用いてQAOAに制約を組み込む方法を示し、特定の問題に対する厳密な有効解に探索空間を制限できるようにする。 最後に、変分量子固有解法(VQE)をQAOAの一般化として概説し、NISQ時代におけるその可能性を強調し、バレンプラトーやアンザッツ設計といった課題に対処する。

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