論文の概要: Detrimental Agnostic Entanglement: The Case Against Hardware-Efficient Ansätze for Combinatorial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19827v1
• Date: Tue, 19 May 2026 13:23:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.367635
• Title: Detrimental Agnostic Entanglement: The Case Against Hardware-Efficient Ansätze for Combinatorial Optimization
• Title（参考訳）: Detrimental Agnostic Entanglement: 組合せ最適化のためのハードウェア効率の良いアンセッツェに対する事例
• Authors: Tobias Rohe, Markus Baumann, Federico Harjes Ruiloba, Philipp Altmann, Gerhard Stenzel, Claudia Linnhoff-Popien,
• Abstract要約: エンタングルゲートは変分量子アルゴリズムのデフォルト設計選択であるが、エンタングルメントにおけるそれらの役割は理解されていない。 ハードウェア効率のよいアンザッツ絡み合いに対するスムーズで単調な制御を提供する2つの相補的な制御機構を導入する。 これらの結果から,最適化手法は回路設計の最適化を優先すべきであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0981164870241273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) for combinatorial optimization routinely employ entangling gates as a default design choice, yet the role of entanglement, in its amount and structure, remains poorly understood. This gap is particularly consequential for problems governed by diagonal Hamiltonians, whose ground states are classical product states and therefore require no entanglement in principle, raising the fundamental question of whether and how entangling gates help or hinder the variational search. We investigate this question for MaxCut by introducing two complementary control mechanisms that provide smooth, monotonic control over hardware-efficient ansatz (HEA) entanglement as quantified by the Meyer-Wallach measure $Q$, and by benchmarking against QAOA as a problem-structured reference. Tracking the entanglement trajectory $Q(t)$ throughout VQA training reveals that when the ansatz grants the optimizer indirect control over entanglement through its parameters, it consistently drives entanglement down. In line with this tendency, a fully separable ansatz outperforms all entangled hardware-efficient configurations, establishing a monotonic relationship: less problem-agnostic entanglement yields better performance. In contrast, QAOA, whose entanglement is structurally derived from the problem Hamiltonian, maintains high entanglement yet achieves competitive solution quality, demonstrating that entanglement structure, not merely quantity, determines its utility. These findings suggest that HEAs for diagonal Hamiltonians are inappropriate and that variational approaches to combinatorial optimization should prioritize problem-structured circuit designs.
• Abstract（参考訳）: 組合せ最適化のための変分量子アルゴリズム(VQA)は、デフォルトの設計選択としてエンタングルゲートを常用するが、その量と構造においてエンタングルメントの役割はよく分かっていない。 このギャップは、対角的なハミルトン主義者が支配する問題に特に当てはまり、その基底状態は古典的な積状態であり、原理的に絡み合う必要はなく、ゲートの絡み合いが変分探索を妨げているかどうかという根本的な疑問を提起する。 ハードウェア効率のよいアンサツ(HEA)の絡み合いをスムーズかつ単調に制御する2つの相補的制御機構を導入し,Myer-Wallach測度$Q$で定量化し,QAOAを問題構造化基準としてベンチマークすることで,MaxCutに対するこの問題を考察する。 絡み合い軌跡をVQAトレーニングを通して追跡すると、アンザッツがそのパラメータを通して絡み合いを間接的に制御する最適化器を付与すると、常に絡み合いを減少させる。 この傾向に従って、完全に分離可能なアンサッツは、すべての絡み合ったハードウェア効率のよい構成を上回り、モノトニックな関係を確立する。 対照的に、ハミルトニアン問題から構造的に引き起こされる絡み合いを持つQAOAは、高い絡み合いを維持しながら、競合する解の質を達成し、絡み合い構造が単に量ではなくその有用性を決定することを示した。 これらの結果から, 対角ハミルトニアンに対するHEAは不適切であり, 組合せ最適化に対する変分的アプローチは問題構造化回路設計を優先すべきであることが示唆された。

関連論文リスト

• Stability and Generalization of Push-Sum Based Decentralized Optimization over Directed Graphs [55.77845440440496]
  プッシュベースの分散通信は、情報交換が非対称である可能性のある通信ネットワークの最適化を可能にする。 我々は、グラディエント・プッシュ(SGP)アルゴリズムのための統一的な一様安定性フレームワークを開発する。 重要な技術的要素は、2つの量に束縛された不均衡認識の一般化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-24T05:32:03Z)
• An Introduction to the Quantum Approximate Optimization Algorithm [51.56484100374058]
  チュートリアルは変分量子回路とQUBO問題の概要から始まる。 次に、ハミルトンの定式化、ゲート分解、サンプル応用など、QAOAの詳細を探索する。 このチュートリアルはこれらの概念を高階ハミルトニアンに拡張し、関連する対称性と回路構成について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-23T09:54:20Z)
• MG-Net: Learn to Customize QAOA with Circuit Depth Awareness [51.78425545377329]
  量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)とその変種は、最適化問題に対処する大きな可能性を示している。 良好な性能を実現するために必要な回路深度は問題固有であり、しばしば現在の量子デバイスの最大容量を超える。 ミキサジェネレータネットワーク (MG-Net) は, 最適ミキサハミルトニアンを動的に定式化するための統合ディープラーニングフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T12:28:18Z)
• Fermionic Quantum Approximate Optimization Algorithm [11.00442581946026]
  制約付き最適化問題を解くためのフェルミオン量子近似最適化アルゴリズム(FQAOA)を提案する。 FQAOAは、フェルミオン粒子数保存を用いて、QAOAを通して本質的にそれらを強制する制約問題に対処する。 制約付きハミルトニアン問題に対して、運転者ハミルトニアンを設計するための体系的なガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T18:36:58Z)
• Optimal control for state preparation in two-qubit open quantum systems driven by coherent and incoherent controls via GRAPE approach [77.34726150561087]
  我々は、コヒーレントかつ非コヒーレントな時間依存制御によって駆動される2つの量子ビットのモデルを考える。 系の力学はゴリーニ=コサコフスキー=スダルシャン=リンドブラッドのマスター方程式によって支配される。 最適化制御の下で, フォン・ノイマンエントロピー, 純度, および1ビット還元密度行列の進化について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T15:20:18Z)
• On optimization of coherent and incoherent controls for two-level quantum systems [77.34726150561087]
  本稿では、閉かつオープンな2レベル量子系の制御問題について考察する。 閉系の力学は、コヒーレント制御を持つシュリンガー方程式によって支配される。 開系の力学はゴリーニ=コサコフスキー=スダルシャン=リンドブラッドのマスター方程式によって支配される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T09:08:03Z)
• Parent Hamiltonian as a benchmark problem for variational quantum eigensolvers [0.6946929968559495]
  変分量子固有解法(VQE)は、アンザッツと呼ばれる量子回路のパラメータを変動的に最適化することで、与えられたハミルトンの基底状態を求める。 この研究は、VQEのエネルギーを分析し、アンザッツとその初期パラメータの設計に寄与する体系的な方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T06:09:10Z)
• Quantum constraint learning for quantum approximate optimization algorithm [0.0]
  本稿では,探索部分空間を厳しく制約するミキサーハミルトンを学習するための量子機械学習手法を提案する。 学習したユニタリを直接適応可能なアンサッツを使用してQAOAフレームワークにプラグインすることができる。 また,Wasserstein距離を用いた近似最適化アルゴリズムの性能を,制約なしで評価する直感的計量法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-14T11:31:14Z)
• Quantum-optimal-control-inspired ansatz for variational quantum algorithms [105.54048699217668]
  変分量子アルゴリズム (VQA) の中心成分は状態準備回路(英語版)であり、アンザッツ(英語版)または変分形式(英語版)とも呼ばれる。 ここでは、対称性を破るユニタリを組み込んだ「解」を導入することで、このアプローチが必ずしも有利であるとは限らないことを示す。 この研究は、より一般的な対称性を破るアンスの開発に向けた第一歩となり、物理学や化学問題への応用に繋がる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T18:00:05Z)

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。