論文の概要: Effective Noise Thresholds for Reliable Quantum Approximation Optimisation Algorithm under Noisy Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.36597v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 03:58:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.479199
• Title: Effective Noise Thresholds for Reliable Quantum Approximation Optimisation Algorithm under Noisy Environment
• Title（参考訳）: 雑音環境下での信頼性量子近似最適化アルゴリズムの有効雑音閾値
• Abstract要約: この研究では、各深さのノイズがどれだけ許容できるかという逆問題について考察する。 対流面の反射境界として有効雑音閾値を提案する。 奥行きに関する最良の値と最悪の値は、ノイズ軸を3つの領域に分割する。
• 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: Variational quantum algorithms are leading candidates for practical utilisation on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) processors, but accumulating noise bounds the usefulness of circuit depths. For the quantum approximate optimisation algorithm (QAOA), this trade-off has mostly been addressed by searching for the best depth for a given device. In this work, we consider the inverse question: how much noise each depth can tolerate. Using GPU-accelerated noisy QAOA simulations for MaxCut on three graph families with 6 to 18 vertices, depths up to 10 and three noise channels, we fit the approximation ratios with a generalised logistic surface. We propose the effective noise threshold as the inflection boundary of the logistic surfaces, a noise boundary separating reliable and unreliable QAOA approximation regimes. In general, the threshold decreases as depth rises, indicating that deeper circuits demand for stricter noise requirement for reliable approximation. Its best and worst values over depth divide the noise axis into three regions: every depth remains effective, depth must be chosen with care, or no depth induces effective optimisation. Assessing on the ibm_marrakesh processor, although modelled gate errors understate factual noise, the threshold modeling remains beneficial in informing qualitative depth-dependence structure and identifying dominating noise channel in noisy QAOA.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムはノイズのある中間スケール量子 (NISQ) プロセッサを実用化するための主要な候補であるが、雑音の蓄積は回路深度の有用性を左右する。 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)では、このトレードオフは主に、与えられたデバイスに最適な深さを求めることで対処されている。 この研究では、各深さのノイズがどれだけ許容できるかという逆問題について考察する。 6-18頂点,深さ10および3つのノイズチャネルを持つ3つのグラフファミリ上のMaxCutのGPU加速雑音QAOAシミュレーションを用いて、近似比を一般化ロジスティック曲面に適合させる。 本稿では,ロジスティック表面の反射境界,信頼性と信頼性の低いQAOA近似系を分離したノイズ境界として,有効雑音閾値を提案する。 一般に、深度が上がるにつれて閾値は低下し、より深い回路は信頼性の高い近似のためのより厳密なノイズ要求を要求する。 奥行きに関する最良の値と最悪の値は、ノイズ軸を3つの領域に分割する。 ibm_marrakesh プロセッサ上ではゲート誤差をモデル化したが,定性的な深度依存性構造と雑音QAOAにおける支配的ノイズチャネルの同定にはしきい値モデリングが有用である。

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