論文の概要: Design and Analysis of an Improved Constrained Hypercube Mixer in Quantum Approximate Optimization Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05187v1
- Date: Thu, 05 Mar 2026 13:57:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.256067
- Title: Design and Analysis of an Improved Constrained Hypercube Mixer in Quantum Approximate Optimization Algorithm
- Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムにおける制限付きハイパーキューブミキサの設計と解析
- Authors: Arkadiusz Wołk, Karol Capała, Katarzyna Rycerz,
- Abstract要約: Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) 時代において、QAOAは制約された問題には適していない。
ある種の制約を組み込む一つの方法は、混合作用素を実行可能な部分空間に制限することである。
広い制約問題に対して,より少ないゲートで回路を生成する改造を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is expected to offer advantages over classical approaches when solving combinatorial optimization problems in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era. In its standard formulation, however, QAOA is not suited for constrained problems. One way to incorporate certain types of constraints is to restrict the mixing operator to the feasible subspace; however, this substantially increases circuit size, thereby reducing noise robustness. In this work, we refine an existing hypercube mixer method for enforcing hard constraints in QAOA. We present a modification that generates circuits with fewer gates for a broad class of constrained problems defined by linear functions. Furthermore, we calculate an analytical upper bound on the number of binary variables for which this reduction might not apply. Additionally, we present numerical experimental results demonstrating that the proposed approach improves robustness to noise. In summary, the method proposed in this paper allows for more accurate QAOA performance in noisy settings, bringing us closer to practical, real-world NISQ-era applications.
- Abstract（参考訳）: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is expected to offer advantage than classical approach when solve combinatorial optimization problem in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era。
しかし、標準的な定式化では、QAOAは制約付き問題には適していない。
ある種の制約を組み込む一つの方法は、ミキシング演算子を実現可能な部分空間に制限することである。
本研究では,QAOAにおける厳密な制約を強制する既存のハイパーキューブミキサー法を改良する。
線形関数によって定義される幅広い制約問題に対して,より少ないゲートを持つ回路を生成する改造を提案する。
さらに、この還元が適用できない2変数の数を解析上界で計算する。
さらに,提案手法が雑音に対するロバスト性を向上させることを示す数値実験結果を示す。
要約して,本論文では,ノイズの多い環境下でのより正確なQAOA性能を実現し,実世界のNISQ-eraアプリケーションに近づいた。
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