論文の概要: Quantum Hardware-Efficient Selection of Auxiliary Variables for QUBO Formulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19613v1
- Date: Mon, 24 Nov 2025 19:00:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.119263
- Title: Quantum Hardware-Efficient Selection of Auxiliary Variables for QUBO Formulations
- Title（参考訳）: QUBO定式化のための補助変数の量子ハードウェア効率の良い選択法
- Authors: Damian Rovara, Lukas Burgholzer, Robert Wille,
- Abstract要約: 本稿では,接続性に制限のあるアーキテクチャに適した補助変数を選択するための新しい手法を提案する。
従来の補助選択法を用いて構築したQUBO回路と比較して,提案手法は回路深さを約40%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.74796205166378
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) requires considered optimization problems to be translated into a compatible format. A popular transformation step in this pipeline involves the quadratization of higher-order binary optimization problems, translating them into Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) formulations through the introduction of auxiliary variables. Conventional algorithms for the selection of auxiliary variables often aim to minimize the total number of required variables without taking the constraints of the underlying quantum computer-in particular, the connectivity of its qubits-into consideration. This quickly results in interaction graphs that are incompatible with the target device, resulting in a substantial compilation overhead even with highly optimized compilers. To address this issue, this work presents a novel approach for the selection of auxiliary variables tailored for architectures with limited connectivity. By specifically constructing an interaction graph with a regular structure and a limited maximal degree of vertices, we find a way to construct QAOA circuits that can be mapped efficiently to a variety of architectures. We show that, compared to circuits constructed from a QUBO formulation using conventional auxiliary selection methods, the proposed approach reduces the circuit depth by almost 40%. An implementation of all proposed methods is publicly available at https://github.com/munich-quantum-toolkit/problemsolver.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)では、最適化問題を互換性のあるフォーマットに変換する必要がある。
このパイプラインの一般的な変換ステップは、高階二項最適化問題の四次化を伴い、二次変数を導入して擬似非制約二項最適化(QUBO)の定式化に変換するものである。
従来の補助変数の選択アルゴリズムは、量子コンピュータの制約、特に量子ビットの接続性を考慮することなく、必要な変数の総数を最小限にすることを目的としている。
これにより、ターゲットデバイスと互換性のない相互作用グラフがすぐに得られ、高度に最適化されたコンパイラであっても、かなりのコンパイルオーバーヘッドが発生する。
この問題に対処するため,本研究では,接続性に制限のあるアーキテクチャに適した補助変数の選択方法を提案する。
正規構造と頂点の最大度に制限のある相互作用グラフを具体的に構築することにより、様々なアーキテクチャに効率的にマッピングできるQAOA回路を構築する方法を見つける。
従来の補助選択法を用いて構築したQUBO回路と比較して,提案手法は回路深さを約40%削減する。
提案されたすべてのメソッドの実装はhttps://github.com/munich-quantum-toolkit/problemsolverで公開されている。
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