Fugu-MT 論文翻訳(概要): Discovery of connectivity-trainability trade-off of IQP Circuits for Hamiltonian Optimization

論文の概要: Discovery of connectivity-trainability trade-off of IQP Circuits for Hamiltonian Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24264v1
Date: Tue, 23 Jun 2026 07:50:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-24 22:16:48.832011
Title: Discovery of connectivity-trainability trade-off of IQP Circuits for Hamiltonian Optimization
Title（参考訳）: ハミルトニアン最適化のためのIQP回路の接続性訓練トレードオフの発見
Authors: Quoc Chuong Nguyen,
Abstract要約: 本報告では、ハミルトニアン最適化のためのIQP回路の性能とトレーニング性について体系的に検討する。その結果,回路構造がIQP回路の低エネルギー状態に到達するための重要な役割を担っていることが明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Instantaneous Quantum Polynomial-time (IQP) circuits are promising candidates for near-term quantum advantage due to the conjectured classical hardness of their sampling task. However, their capabilities for optimization remain largely unexplored. We present a systematic investigation of the performance and trainability of IQP circuits for Hamiltonian optimization. Our results reveal a trade-off between optimization performance and circuit connectivity, demonstrating that the circuit structure plays a key role in determining the ability of IQP circuits to reach low-energy states.
Abstract（参考訳）: Instantaneous Quantum Polynomial-time (IQP) 回路は、サンプリングタスクの古典的硬さが予想されるため、短期的な量子優位性の候補となる。しかし、最適化の能力はほとんど解明されていない。本報告では、ハミルトニアン最適化のためのIQP回路の性能とトレーニング性について体系的に検討する。その結果,回路構造がIQP回路の低エネルギー状態に到達するための重要な役割を担っていることが明らかとなった。

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