論文の概要: TreeVQA: A Tree-Structured Execution Framework for Shot Reduction in Variational Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12068v2
• Date: Fri, 19 Dec 2025 15:19:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 13:33:13.416336
• Title: TreeVQA: A Tree-Structured Execution Framework for Shot Reduction in Variational Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: TreeVQA:変分量子アルゴリズムにおけるショットリダクションのための木構造実行フレームワーク
• Authors: Yuewen Hou, Dhanvi Bharadwaj, Gokul Subramanian Ravi,
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ほぼ長期の量子コンピューティングに対して有望であるが、その実行コストは相当である。 VQAのコストは、アプリケーションのタスク間の実行の類似性を利用して大幅に削減できる。 TreeVQAは、タスクの実行が分岐するときにのみ、共同で、段階的にブランチを実行することから始まる、ツリーベースの実行フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.188153696403593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational Quantum Algorithms (VQAs) are promising for near- and intermediate-term quantum computing, but their execution cost is substantial. Each task requires many iterations and numerous circuits per iteration, and real-world applications often involve multiple tasks, scaling with the precision needed to explore the application's energy landscape. This demands an enormous number of execution shots, making practical use prohibitively expensive. We observe that VQA costs can be significantly reduced by exploiting execution similarities across an application's tasks. Based on this insight, we propose TreeVQA, a tree-based execution framework that begins by executing tasks jointly and progressively branches only as their quantum executions diverge. Implemented as a VQA wrapper, TreeVQA integrates with typical VQA applications. Evaluations on scientific and combinatorial benchmarks show shot count reductions of $25.9\times$ on average and over $100\times$ for large-scale problems at the same target accuracy. The benefits grow further with increasing problem size and precision requirements.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ほぼ長期の量子コンピューティングに対して有望であるが、その実行コストは相当である。 各タスクはイテレーションごとに多くの回路と回路を必要とするが、現実のアプリケーションは複数のタスクを伴い、アプリケーションのエネルギー環境を探索するのに必要な精度でスケールする。 これにより、膨大な数の実行ショットが要求され、実用的な使用は違法に高価になる。 VQAのコストは、アプリケーションのタスク間の実行の類似性を利用して大幅に削減できる。 この知見に基づいて,木に基づく実行フレームワークであるTreeVQAを提案する。 VQAラッパーとして実装されたTreeVQAは、典型的なVQAアプリケーションと統合される。 科学的および組合せ的ベンチマークによる評価では、目標精度が同じ大規模問題に対して、平均で25.9\times$と100\times$のショット数削減が示されている。 この利点は、問題のサイズと精度の要求が増加するにつれてさらに増大します。

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