量子最適化のための低深さ機構【JST・京大機械翻訳】

McClean Jarrod R.; Harrigan Matthew P.; Mohseni Masoud; Rubin Nicholas C.; Jiang Zhang; Boixo Sergio; Smelyanskiy Vadim N.; Babbush Ryan; Neven Hartmut

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210371017746 整理番号：21P0044884

量子最適化のための低深さ機構【JST・京大機械翻訳】

Low depth mechanisms for quantum optimization

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発行年： 2020年08月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月19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。

近項およびフォールトトレラント量子コンピュータの両方に対する関心の主要な応用分野の一つは,古典的目的関数の最適化である。本研究では,量子系,量子ウォーク,および古典的連続緩和の簡単な動力学への接続に基づくこれらのアルゴリズムの大きなクラスのための直感的構築を開発した。アルゴリズムの改善を導くための成功と失敗の物理的メカニズムを理解するために,グラフ上の運動エネルギーと結合した言語とツールの開発に焦点を当てた。この物理的言語は,ユニタリー性に関連した一意性結果と組み合わせて,最適化の目標と基本的に対立する運動エネルギーからいくつかの潜在的落とし穴を同定することができる。これは,理想解から遠く離れた目的において,波動関数閉込め,位相ランダム化,および影欠陥による効果に結びついている。一例として,非結合スピン問題を解く際の多くの量子方法の驚くべき欠陥と,これがいくつかのより複雑な系に関する性能の予測の両方である一方,単純な分解能を示唆する。Hammingランプまたは含意のブッシュのような正準問題の更なる検討は,エンタングルメントがQAOAのようなアプローチにおける解の根底にある機構からの性能結果に厳密に有害であることを示した。運動エネルギーとグラフラプラシアンの展望は,QAOAにおける一般的な初期化と最適解への新しい洞察と,より効果的な層別訓練のための新しい方法を提供する。連続拡張,ホモトピー法,および反復丸めの古典的方法への連結は,量子最適化における研究のための新しい方向を示唆する。全体を通して,著者らは,物理的視点を用いて量子最適化における多くの落とし穴と機構を明らかにし,それは,新しい量子最適化アルゴリズムと精密化の開発を狙った。【JST・京大機械翻訳】

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統計力学一般,多体問題 , 量子力学一般

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