論文の概要: Entanglement Scaling and Problem Structure in Quantum Approximate and Adiabatic Optimization Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19502v1
• Date: Wed, 17 Jun 2026 18:40:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.488673
• Title: Entanglement Scaling and Problem Structure in Quantum Approximate and Adiabatic Optimization Algorithms
• Title（参考訳）: 量子近似および断熱最適化アルゴリズムにおけるエンタングルメントスケーリングと問題構造
• Authors: Georgios Arapantonis, Paraj Titum, Gregory Quiroz,
• Abstract要約: 絡み合いは量子アルゴリズムの力の根底にある重要な資源である。 本研究では, 近距離量子アプリケーションにおいて, 絡み合いが問題構造とアルゴリズム性能にどのように関係するかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entanglement is widely regarded as a key resource underlying the power of quantum algorithms and their potential to achieve quantum advantage. With the emergence of variational quantum algorithms, however, questions have arisen regarding how entanglement relates to problem structure and algorithmic performance in near-term quantum applications. Here, we examine this relationship through the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), a specific class of variational algorithms, applied to the MaxCut problem. We show that suboptimal variational parameter training can significantly modify the observed entanglement profile, obscuring its scaling behavior. By employing a high-performance optimizer, we find empirical evidence that QAOA exhibits entanglement scaling consistent with that of fermionic Gaussian states (up to a scaling factor) across a broad range of MaxCut instances. We further compare these results with adiabatic quantum computation, observing annealing-schedule-dependent entanglement profiles whose scaling behavior differs markedly from that of QAOA. Together, these findings provide new insight into how entanglement manifests in and distinguishes these two algorithmic paradigms, highlighting its connection to both computational performance and application structure.
• Abstract（参考訳）: 絡み合いは量子アルゴリズムの力の根底にある重要な資源であり、量子上の優位性を達成する可能性として広く見なされている。 しかし、変分量子アルゴリズムの出現により、近未来の量子アプリケーションにおいて、絡み合いが問題構造とアルゴリズム性能にどのように関係しているかという疑問が持ち上がった。 本稿では,変分アルゴリズムの特定のクラスであるQuantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)を用いて,この関係をMaxCut問題に適用する。 最適変動パラメータトレーニングは、観測された絡み合いプロファイルを著しく修正し、スケーリングの挙動を無視できることを示す。 高性能オプティマイザを用いることで、QAOAがフェルミオンガウス状態(スケーリング係数まで)の幅広いMaxCutインスタンスと整合したエンタングルメントスケーリングを示すという実証的な証拠が得られます。 さらに, スケーリング挙動がQAOAと著しく異なるアニーリング・スケジュール依存性の絡み合いプロファイルを観察し, 断熱量子計算との比較を行った。 これらの発見は、絡み合いがこれらの2つのアルゴリズムパラダイムにどのように現れ、区別されるかについての新しい洞察を与え、計算性能とアプリケーション構造の両方との関係を強調している。

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