論文の概要: Parameter-Dependent Noise Resilience in the Quantum Approximate Optimization Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.11710v1
- Date: Thu, 08 Oct 2026 11:15:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-10 02:36:53.967841
- Title: Parameter-Dependent Noise Resilience in the Quantum Approximate Optimization Algorithm
- Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムにおけるパラメータ依存雑音耐性
- Abstract要約: ノイズの存在下でのアルゴリズムの安定性は,その変動パラメータに依存することがわかった。
ノイズシミュレーションの結果はこの境界を支持し、ノイズの存在下でパラメータ生成に最適な方法について考察する。
この分析を量子断熱アルゴリズム(QAA)に拡張し、QAOAの連続的な極限を取る。
- 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: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a variational quantum algorithm used for solving combinatorial optimization problems, which is thought to be a promising application of near-term quantum hardware. However, high rates of noise in these devices can obscure meaningful results. Therefore, it is crucial to understand and suppress the effects of noise on the algorithm's output. Here, we find that the stability of the algorithm in the presence of noise is dependent on its variational parameters. Using a Pauli noise model, we derive an upper bound on the total variation distance between the noisy and noiseless circuit output as a function of these parameters. Results from noisy simulations support this bound and give insight into the best methods to use for parameter generation in the presence of noise. We also introduce new methods of optimization using error penalties and truncated search based on this bound to manufacture error resilience. We extend this analysis to the quantum adiabatic algorithm (QAA) by taking the continuous limit of the QAOA.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、組合せ最適化問題を解決するために用いられる変分量子アルゴリズムである。
しかし、これらのデバイスにおけるノイズの頻度は、明らかな意味のある結果をもたらす。
したがって、アルゴリズムの出力に対するノイズの影響を理解し、抑制することが重要である。
ここでは、ノイズの存在下でのアルゴリズムの安定性が、その変動パラメータに依存することが分かる。
パウリ雑音モデルを用いて,これらのパラメータの関数として雑音とノイズレス回路出力の総変動距離の上限を導出する。
ノイズシミュレーションの結果はこの境界を支持し、ノイズの存在下でパラメータ生成に最適な方法について考察する。
また, 誤りの回復力を実現するために, 誤りのペナルティを用いた新たな最適化手法と, これに基づく切り抜き探索を導入する。
この分析を量子断熱アルゴリズム(QAA)に拡張し、QAOAの連続的な極限を取る。
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