論文の概要: Qudit-ADAPT-VQE: an adaptive variational algorithm with counterdiabatic-inspired improvements for qudits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14981v1
- Date: Sat, 15 Aug 2026 02:19:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.141255
- Title: Qudit-ADAPT-VQE: an adaptive variational algorithm with counterdiabatic-inspired improvements for qudits
- Title（参考訳）: Qudit-ADAPT-VQE: クォーディットに対する反断熱誘発改善を用いた適応的変分アルゴリズム
- Abstract要約: 本稿では,アンサッツを反復的に構築するADAPT-VQEアルゴリズムのqudit実装を提案する。
ADAPT-VQEは固定アンサッツのアプローチよりも精度が高く,ネイティブゲートの実装が低いことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational quantum algorithms based on qudits have attracted significant attention in recent years. However, as in their qubit-based counterparts, challenges such as barren plateaus and the design of efficient ansatz remain major obstacles. In this work, we propose to address these issues through a qudit implementation of the ADAPT-VQE algorithm, which constructs the ansatz iteratively. Specifically, we introduce an operator pool inspired by adiabatic evolution enhanced with counterdiabatic driving for ansatz construction and employ it to solve Max 3-Cut. We show that the warm-start strategy inherent to ADAPT-VQE, together with an ansatz construction based on counterdiabatic operators, achieves higher accuracy and lower native gates implementation than approaches on fixed ansatz. Furthermore, we show that, in qudit-based quantum computing, ADAPT-VQE with a counterdiabatic operator pool can navigate rough optimization landscapes with local traps through the burrowing mechanism, suggesting robustness against barren plateau effects and providing a scalable framework for variational quantum algorithms with qudits.
- Abstract（参考訳）: 近年,キューディットに基づく変分量子アルゴリズムが注目されている。
しかし、量子ビットベースのものと同様に、バレン高原や効率的なアンザッツの設計といった課題は依然として大きな障害である。
本研究では,アンサッツを反復的に構築するADAPT-VQEアルゴリズムのqudit実装により,これらの問題に対処することを提案する。
具体的には,アザッツ構造に対する反断熱駆動によって強化された断熱的進化にインスパイアされた演算子プールを導入し,それをMax 3-Cut の解法として利用する。
本稿では,ADAPT-VQEに固有のウォームスタート戦略と,逆拡張演算子に基づくアンザッツ構成が,固定アンザッツのアプローチよりも精度が高く,ネイティブゲートの実装が低いことを示す。
さらに,Quditをベースとした量子コンピューティングにおいて,逆拡張演算子プールを持つADAPT-VQEは,バロー機構を通じて局所トラップを用いて粗い最適化ランドスケープをナビゲートし,バレンプラトー効果に対するロバスト性を示唆し,キューディットを用いた変分量子アルゴリズムのためのスケーラブルなフレームワークを提供する。
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