論文の概要: Stone-in-Waiting: A Cloud-Based Accelerator for the Quantum Approximate Optimization Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19980v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 14:23:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.180146
• Title: Stone-in-Waiting: A Cloud-Based Accelerator for the Quantum Approximate Optimization Algorithm
• Title（参考訳）: Stone-in-Waiting: 量子近似最適化アルゴリズムのためのクラウドベースの加速器
• Authors: Shuai Zeng,
• Abstract要約: 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の高品質初期パラメータを求めるクラウドベースのアクセラレータであるStone-in-Waitingを提案する。 内部的には、加速器はパラメータ決定の最先端の理論と方法と4つの自己開発アルゴリズムに基づいて構築されている。 Baseline Algorithmと比較して、生成されたパラメータはスコアを40.19%改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.599072005190786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) and its advanced variant, the Quantum Alternating Operator Ansatz (QAOA), are major research topics in the current era of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computing. However, the problem of initializing their parameters remains unresolved. Motivated by the combinatorial optimization task in the 6th MindSpore Quantum Computing Hackathon (2024), this paper proposes Stone-in-Waiting, a cloud-based accelerator for obtaining high-quality initial parameters for QAOA. Internally, the accelerator builds on state-of-the-art theories and methods for parameter determination and integrates four self-developed algorithms for QAOA parameter initialization, mainly based on Bayesian methods, nearest-neighbor methods, and metric learning. Compared with the Baseline Algorithm, the generated parameters improve the score by 40.19%. Externally, the accelerator offers both a web interface and an API, providing flexible and convenient access for users to test and develop related experiments and applications. This paper presents the design principles and methods of Stone-in-Waiting, demonstrates its functional characteristics, compares the strengths and weaknesses of the four proposed algorithms, and validates the overall system performance through experiments.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、QAOA)とその先進的な変種であるQuantum Alternating Operator Ansatz(QAOA)は、現在のノイズ中間量子(NISQ)コンピューティングにおける主要な研究トピックである。 しかし、それらのパラメータを初期化する問題は未解決のままである。 本稿では,第6回MindSpore Quantum Computing Hackathon(2024)の組合せ最適化タスクにより,QAOAの高品質初期パラメータを求めるクラウドベースのアクセラレータStone-in-Waitingを提案する。 内部的には、この加速器はパラメータ決定の最先端の理論と手法に基づいており、ベイズ的手法、最も近い方法、およびメートル法学習に基づくQAOAパラメータ初期化のための4つの自己開発アルゴリズムを統合している。 Baseline Algorithmと比較して、生成されたパラメータはスコアを40.19%改善する。 外部的には、アクセラレーションはWebインターフェースとAPIの両方を提供し、ユーザが関連する実験やアプリケーションをテストおよび開発するための柔軟で便利なアクセスを提供する。 本稿では,ストーン・イン・ウェイティングの設計原理と方法を示し,その機能特性を実証し,提案した4つのアルゴリズムの強みと弱みを比較し,実験によるシステム全体の性能評価を行う。

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