論文の概要: Resource-efficient quantum approximate optimization algorithm via Bayesian optimization and maximum-probability evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28413v1
- Date: Mon, 30 Mar 2026 13:22:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.409556
- Title: Resource-efficient quantum approximate optimization algorithm via Bayesian optimization and maximum-probability evaluation
- Title(参考訳): ベイズ最適化と最大確率評価による資源効率の量子近似最適化アルゴリズム
- Authors: Siran Zhang, Shuming Cheng,
- Abstract要約: 本稿では,資源効率のよいQAOAフレームワークを提案する。
提案手法は, 未加重例と加重例の両方に対して, 従来の期待値に匹敵する離散解法品質を達成できることを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.15625709395072904
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The quantum approximate optimization algorithm (QAOA) is a leading variational approach to combinatorial optimization, but its practical performance depends strongly on objective design, parameter search, and shot allocation. We present a resource-efficient QAOA framework that uses the cut value of the most probable measured bitstring as the optimization objective, combines it with Bayesian optimization, and adaptively allocates shots using dual criteria based on mode confidence and normalized cut-value variance. Numerical experiments on 3-regular MaxCut show that, for both unweighted and weighted instances, the proposed scheme achieves discrete-solution quality comparable to that of the conventional expectation-based objective while typically requiring fewer total shots to reach the same final mode accuracy. These results indicate that reorganizing QAOA around the maximum-probability bitstring provides an effective route to improving practical performance under limited measurement budgets.
- Abstract(参考訳): 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は組合せ最適化における主要な変分法であるが、その実用性能は客観的設計、パラメータ探索、ショットアロケーションに大きく依存する。
本稿では,最も予測可能なビットストリングのカット値を用いた資源効率の高いQAOAフレームワークについて,ベイズ最適化と組み合わせ,モード信頼度と正規化カット値分散に基づく2つの基準によるショットを適応的に割り当てる。
非重み付きと重み付きの両方の場合、提案手法は従来の期待値に匹敵する離散解法品質を達成し、通常、同じ最終モードの精度に達するためには全ショットを少なくする必要がある。
これらの結果から,最大確率ビットストリング周辺におけるQAOAの再編成は,限られた測定予算下での実用性向上に有効な経路であることが示唆された。
関連論文リスト
- Principled Algorithms for Optimizing Generalized Metrics in Binary Classification [53.604375124674796]
一般化されたメトリクスを最適化するアルゴリズムを導入し、$H$-consistency と finite-sample generalization bounds をサポートする。
提案手法は,メトリクス最適化を一般化したコスト依存学習問題として再検討する。
我々は,理論性能を保証する新しいアルゴリズムMETROを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-29T01:33:42Z) - Adam assisted Fully informed Particle Swarm Optimization ( Adam-FIPSO ) based Parameter Prediction for the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) [1.024113475677323]
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、マックス・カット問題などの最適化問題の解法として用いられる顕著な変分アルゴリズムである。
QAOAの重要な課題は、高品質なソリューションにつながる適切なパラメータを効率的に特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-07T13:14:41Z) - Scalable Min-Max Optimization via Primal-Dual Exact Pareto Optimization [66.51747366239299]
拡張ラグランジアンに基づくmin-max問題のスムーズな変種を提案する。
提案アルゴリズムは, 段階的戦略よりも目的数で拡張性が高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-16T11:05:51Z) - Convergence Rate Analysis for Optimal Computing Budget Allocation
Algorithms [1.713291434132985]
オーディナル最適化(Ordinal Optimization, OO)は、離散イベント動的システムを最適化するための広く研究されている手法である。
OOのよく知られた方法は、最適計算予算配分(OCBA)である。
本稿では,2つのOCBAアルゴリズムについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-27T04:55:40Z) - Generalizing Bayesian Optimization with Decision-theoretic Entropies [102.82152945324381]
統計的決定論の研究からシャノンエントロピーの一般化を考える。
まず,このエントロピーの特殊なケースがBO手順でよく用いられる獲得関数に繋がることを示す。
次に、損失に対する選択肢の選択が、どのようにして柔軟な獲得関数の族をもたらすかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T04:43:58Z) - Stochastic Gradient Line Bayesian Optimization: Reducing Measurement
Shots in Optimizing Parameterized Quantum Circuits [4.94950858749529]
我々は、少ない測定ショットで回路最適化を行うための効率的なフレームワークを開発する。
我々は、正確な期待値推定に頼ることなく、最適化を実現するための適応的な計測ショット戦略を定式化する。
本稿では,VQAsの最適化において,接尾辞平均化手法が統計的およびハードウェアノイズの影響を著しく低減できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T18:00:14Z) - Outlier-Robust Sparse Estimation via Non-Convex Optimization [73.18654719887205]
空間的制約が存在する場合の高次元統計量と非破壊的最適化の関連について検討する。
これらの問題に対する新規で簡単な最適化法を開発した。
結論として、効率よくステーションに収束する一階法は、これらのタスクに対して効率的なアルゴリズムを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-23T17:38:24Z) - An Efficient Batch Constrained Bayesian Optimization Approach for Analog
Circuit Synthesis via Multi-objective Acquisition Ensemble [11.64233949999656]
MACE(Multi-objective Acquisition Function Ensemble)を用いた並列化可能なベイズ最適化アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,バッチサイズが15のときの非制約最適化問題に対する微分進化(DE)と比較して,シミュレーション全体の時間を最大74倍削減することができる。
制約付き最適化問題に対して,提案アルゴリズムは,バッチサイズが15の場合に,重み付き改善に基づくベイズ最適化(WEIBO)アプローチと比較して最大15倍の高速化を実現することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-28T13:21:28Z) - High Probability Complexity Bounds for Non-Smooth Stochastic Optimization with Heavy-Tailed Noise [51.31435087414348]
アルゴリズムが高い確率で小さな客観的残差を与えることを理論的に保証することが不可欠である。
非滑らか凸最適化の既存の方法は、信頼度に依存した複雑性境界を持つ。
そこで我々は,勾配クリッピングを伴う2つの手法に対して,新たなステップサイズルールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T17:54:21Z) - Stochastic batch size for adaptive regularization in deep network
optimization [63.68104397173262]
ディープラーニングフレームワークにおける機械学習問題に適用可能な適応正規化を取り入れた一階最適化アルゴリズムを提案する。
一般的なベンチマークデータセットに適用した従来のネットワークモデルに基づく画像分類タスクを用いて,提案アルゴリズムの有効性を実証的に実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-14T07:54:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。