論文の概要: Fair sampling with temperature-targeted QAOA based on quantum-classical correspondence theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16144v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 17:36:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.677639
• Title: Fair sampling with temperature-targeted QAOA based on quantum-classical correspondence theory
• Title（参考訳）: 量子古典対応理論に基づく温度目標QAOAによるフェアサンプリング
• Authors: Tetsuro Abe, Shu Tanaka,
• Abstract要約: 本稿では,ギブス分布を基底状態とする温度依存ハミルトニアンを用いたSBO-QAOAを提案する。 数値シミュレーションにより、標準QAOAとは異なり、SBO-QAOAは、縮退状態間で均一な分布を持つ有限温度値に収束する基底状態確率を得ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7519872646378835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In combinatorial optimization problems with degenerate ground states, fair sampling of degenerate solutions is essential. However, the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) with a standard transverse-field mixer induces biases among degenerate states as circuit depth increases. Based on quantum-classical correspondence theory, we propose SBO-QAOA, which employs a temperature-dependent Hamiltonian encoding a Gibbs distribution as its ground state. Numerical simulations show that, unlike standard QAOA, SBO-QAOA yields ground-state probabilities converging to finite-temperature values with uniform distribution among degenerate states. These fairness and temperature-targeting properties are preserved even with only four variational parameters under a linear schedule.
• Abstract（参考訳）: 退化基底状態の組合せ最適化問題では、退化解の公正サンプリングが不可欠である。 しかし、標準逆場混合器を用いた量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、回路深さが増加するにつれて退化状態間のバイアスを誘導する。 量子古典対応理論に基づいて,ギブス分布を基底状態とする温度依存ハミルトニアンを用いたSBO-QAOAを提案する。 数値シミュレーションにより、標準QAOAとは異なり、SBO-QAOAは、縮退状態間で均一な分布を持つ有限温度値に収束する基底状態確率を得ることを示した。 これらのフェアネスと温度目標特性は、線形スケジュールの下では4つの変分パラメータしか持たない状態で保存される。

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