近項ハードウェア上の量子近似最適化のスケーリング【JST・京大機械翻訳】

Lotshaw Phillip C.; Nguyen Thien; Santana Anthony; McCaskey Alexander; Herrman Rebekah; Ostrowski James; Siopsis George; Humble Travis S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202827039400 整理番号：22P0024484

近項ハードウェア上の量子近似最適化のスケーリング【JST・京大機械翻訳】

Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware

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発行年： 2022年01月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は,コンビナトリアル最適化問題の解決における計算上の利点を潜在的に実証するために,近項量子コンピュータのアプローチである。しかし,QAOAの実行可能性は,現実的なハードウェア実装のための問題サイズと複雑性を有するその性能と資源要求尺度に依存する。ここでは,様々なレベルの連結性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路を合成することにより,期待される資源要求のスケーリングを定量化した。雑音のあるゲート演算を仮定して,高い確率で理想化したQAOA回路の出力をサンプリングするために必要な測定数を推定した。測定の数,従って,解に対する全時間は,QAOA仮説,ゲート忠実度,および逆ハードウェアグラフ度の深さと同様に,問題サイズと問題グラフ度において指数的に増大することを示した。これらの問題は,ハードウェア接続性の増加,または,より少ない回路層でより高い性能を達成するQAOAへの最近提案された修正によって軽減される。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

量子力学一般 , システム最適化手法 , ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論 , ニューロコンピュータ

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