論文の概要: Two-Qubit Implementation of QAOA for MAX-CUT on an NV-Center Quantum Processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00949v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 14:25:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 14:27:27.255079
• Title: Two-Qubit Implementation of QAOA for MAX-CUT on an NV-Center Quantum Processor
• Title（参考訳）: NV中心量子プロセッサにおけるMAX-CUT用QAOAの2ビット実装
• Authors: Leon E. Röscher, Talía L. M. Lezama, Luca Cimino, Jonah vom Hofe, Riccardo Bassoli, Frank H. P. Fitzek,
• Abstract要約: 最小の非自明なMAX-CUTインスタンスに対する量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の原理的実装を報告する。 2量子レジスタは電子スピンと1つのNV$-$中心の14mathrmN$核スピンに符号化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8232199585629765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We report a proof-of-principle implementation of the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) for the smallest nontrivial MAX-CUT instance on an NV-center-based quantum processor operating at room temperature. The two-qubit register is encoded in the electron spin and the ${}^{14}\mathrm{N}$ nuclear spin of a single NV$^-$ center. Using a minimization formulation of MAX-CUT, we implement a single-layer QAOA ansatz with native entangling and single-qubit control operations. Because the optical readout of the NV$^-$ center is not projective in the computational basis, we reconstruct computational-basis populations from averaged fluorescence signals and use them to determine the experimental QAOA cost landscape by scanning the variational parameters. These results show that the core elements of QAOA can be realized on this platform and establish a baseline for future improvements in phase tracking, coherence-preserving control, and scaling to larger problem sizes.
• Abstract（参考訳）: 室温で動作するNV中心型量子プロセッサ上で,最小の非自明なMAX-CUTインスタンスに対する量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の原理的実装を報告する。 2量子レジスタは電子スピンと1つのNV$^-$中心の${}^{14}\mathrm{N}$核スピンに符号化される。 MAX-CUTの最小化定式化を用いて、ネイティブエンタングリングとシングルキュービット制御操作を備えた単層QAOAアンサッツを実装した。 NV$^-$センターの光学的読み出しは計算ベースでは予測できないため、平均蛍光信号から計算基底集団を再構成し、変動パラメータをスキャンして実験的なQAOAコストランドスケープを決定する。 これらの結果は,QAOAの中核となる要素をこのプラットフォーム上で実現し,位相トラッキング,コヒーレンス保存制御,より大きな問題サイズへのスケーリングの基盤となることを示唆している。

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