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J-GLOBAL ID：202102233537871705   整理番号：21A1139791

量子近似最適化アルゴリズムのためのロバスト制御最適化【JST・京大機械翻訳】

Robust Control Optimization for Quantum Approximate Optimization Algorithms

著者 (8件)： Dong Yulong (Berkeley Center for Quantum Information and Computation, Berkeley, California 94720 USA) ,  Dong Yulong (Department of Chemistry, University of California, Berkeley, California 94720 USA) ,  Meng Xiang (Department of Mathematics, University of California, Berkeley, California 94720 USA) ,  Lin Lin (Department of Mathematics, University of California, Berkeley, California 94720 USA) ,  Lin Lin (Computational Research Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA 94720, USA) ,  Kosut Robert (SC Solutions, Sunnyvale, California 94085 USA) ,  Whaley K. Birgitta (Berkeley Center for Quantum Information and Computation, Berkeley, California 94720 USA) ,  Whaley K. Birgitta (Department of Chemistry, University of California, Berkeley, California 94720 USA)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 53  号： 2  ページ： 242-249  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 量子変分アルゴリズムは,ノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイスで実装され,テストされる可能性により,最近大きな興味を浴びている。量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のロバスト性を調べ,それは,特定の量子制御問題,状態準備問題,および組合せ最適化問題を解くのに使用できる。QAOAシミュレーションの誤差がロバスト制御最適化技術により,特に逐次凸計画法(SCP)によって著しく低減でき,誤差の源が知られているが,必ずしもその大きさではない状況における誤差抑制を確実にすることを示した。ロバスト最適化がQAOAの客観的景観と,初期状態準備におけるコヒーレント誤差と誤差の存在における全体回路忠実度の両方を改善することを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  コヒーレンス ,  *最適化 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  変分法 ,  凸計画法 ,  *最適化手法 ,  *近似法 ,  中規模 ,  ロバスト性 ,  ロバスト制御 ,  組合せ最適化問題
準シソーラス用語： 量子制御 ,  ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 量子近似最適化アルゴリズム ,  ロバスト制御 ,  逐次凸計画法 ,  エラー軽減

分類 (5件)： 量子力学一般  (BA06010C) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  数値計算  (JE02000J) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 量子 ,  近似 ,  最適化アルゴリズム ,  ロバスト制御 ,  最適化