論文の概要: Quantum annealing inspired algorithms for the NISQ Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25573v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 12:41:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.855744
• Title: Quantum annealing inspired algorithms for the NISQ Era
• Title（参考訳）: NISQ時代の量子アニールインスパイアアルゴリズム
• Authors: Rijul Sachdeva, Vrinda Mehta, Manpreet Singh Jattana, Kristel Michielsen, Fengping Jin,
• Abstract要約: NISQ時代に適した量子アニール法に着想を得たアルゴリズムについて検討する。 NISQ装置に適合し, 資源を削減したアニール様挙動を再現する機構を同定した。 また、最適化プロセスを導く多段階の変分スキームである進化的ハミルトン量子最適化(EHQO)についても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19573380763700712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study algorithms inspired by quantum annealing that are suited for the NISQ era. First, we analyze approximate quantum annealing (AQA), which employs a discretized annealing ansatz in which the time step and the number of layers are allowed to deviate from a faithful implementation of quantum annealing. Parameter scans identify regimes that reproduce annealing-like behavior with reduced resources, making them more suitable for NISQ devices. The resulting parameters can then be used as an effective warm start for the quantum approximate optimization algorithm (QAOA), improving its performance compared to random initializations. We also introduce evolving Hamiltonian quantum optimization (EHQO), a multistep variational scheme that guides the optimization process through intermediate Hamiltonians derived from the standard annealing Hamiltonian. Numerical simulations on sets of hard 2-SAT instances suggest that quantum annealing-inspired algorithms provide practical strategies for enhancing variational quantum optimization.
• Abstract（参考訳）: NISQ時代に適した量子アニール法に着想を得たアルゴリズムについて検討する。 まず、時間ステップと層数が量子アニーリングの忠実な実装から逸脱することを許す離散化アニーリングアンサッツを用いて、近似量子アニーリング(AQA)を解析する。 パラメータスキャンは、リソースを減らしたアニールのような振る舞いを再現するレギュレーションを識別し、NISQデバイスにより適している。 得られたパラメータは量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の効果的なウォームスタートとして利用でき、ランダム初期化よりも性能が向上する。 また、進化するハミルトン量子最適化(EHQO)を導入し、標準的なアニーリングハミルトンから派生した中間ハミルトニアンを通して最適化プロセスを導く多段階の変分スキームを紹介した。 ハードな2-SATインスタンスの集合に関する数値シミュレーションは、量子アニールにインスパイアされたアルゴリズムが、変分量子最適化を強化するための実用的な戦略をもたらすことを示唆している。

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