Ağırlıklı Problemlerin Kuantum Yaklaşık Optimizasyonunda Parametre Ayarı

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Shree Hari Sureshbabu¹, Dylan Herman¹, Ruslan Shaydulin¹, Joao Basso², Shouvanik Chakrabarti¹, Yue Güneş¹ve Marco Pistoia¹

¹Küresel Teknoloji Uygulamalı Araştırma, JPMorgan Chase, New York, NY 10017
²Matematik Bölümü, California Üniversitesi, Berkeley, CA 94720

Bu makaleyi ilginç mi buldunuz yoksa tartışmak mı istiyorsunuz? SciRate'e çığlık at veya yorum bırak.

Özet

Kuantum Yaklaşık Optimizasyon Algoritması (QAOA), kuantum bilgisayarlardaki kombinatoryal optimizasyon problemlerini çözmek için önde gelen bir aday algoritmadır. Ancak çoğu durumda QAOA, hesaplama açısından yoğun parametre optimizasyonu gerektirir. Faz operatörünün özdeğerlerinin tamsayı olmadığı ve QAOA enerji manzarasının periyodik olmadığı ağırlıklı problemler durumunda, parametre optimizasyonunun zorluğu özellikle şiddetlidir. Bu çalışmada, genel bir ağırlıklı problem sınıfına uygulanan QAOA için parametre ayarlama buluşsal yöntemini geliştiriyoruz. İlk olarak, ağırlıklara ilişkin farklı varsayımlar altında ağırlıklı MaxCut problemine uygulanan derinlik $p=1$ ile QAOA için optimal parametreleri türetiyoruz. Özellikle, ortalama durumda sıfıra yakın ilk yerel optimumun küresel olarak optimal QAOA parametrelerini verdiği yönündeki geleneksel düşünceyi titizlikle kanıtlıyoruz. İkinci olarak, $pgeq 1$ için, ağırlıklı MaxCut için QAOA enerji manzarasının, parametrelerin basit bir yeniden ölçeklendirilmesi altında ağırlıklandırılmamış durum için olana yaklaştığını kanıtlıyoruz. Bu nedenle ağırlıklandırılmış problemler için daha önce ağırlıklandırılmamış MaxCut için elde edilen parametreleri kullanabiliriz. Son olarak, $p=1$ için QAOA hedefinin keskin bir şekilde beklentisi etrafında yoğunlaştığını kanıtlıyoruz; bu, parametre belirleme kurallarımızın rastgele ağırlıklı bir örnek için yüksek olasılıkla geçerli olduğu anlamına gelir. Bu yaklaşımı genel ağırlıklı grafikler üzerinde sayısal olarak doğruladık ve önerilen sabit parametrelerle QAOA enerjisinin, optimize edilmiş parametrelerle ortalama olarak yalnızca 1.1$ yüzde puan uzakta olduğunu gösterdik. Üçüncü olarak, ağırlıklı MaxCut'un analitik sonuçlarından ilham alan genel bir buluşsal yeniden ölçeklendirme şeması öneriyoruz ve portföy optimizasyon problemine uygulanan XY Hamming ağırlık koruyucu karıştırıcı ile QAOA kullanarak bunun etkinliğini gösteriyoruz. Buluşsal yöntemimiz, yerel optimize edicilerin yakınsamasını geliştirerek yineleme sayısını ortalama 7.4 kat azaltır.

Öne çıkan görsel: Optimum QAOA parametrelerini Sherrington-Kirkpatrick (SK) modelinden aynı boyuttaki normal bir grafik üzerinde ağırlıklı bir MaxCut problemine aktarma prosedürü. $gamma^{text{inf}}$ parametreleri önerilen yönteme göre ölçeklendirilirken, $beta^{text{inf}}$ sabittir. Grafik, yeni ölçeklendirme tekniğiyle QAOA'nın önceki tekniklere göre daha yüksek bir yaklaşım oranına ulaştığını ve optimize edilmiş parametrelerle karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir.

Popüler özet

Bu çalışma, genel bir kombinatoryal optimizasyon problemleri sınıfına uygulanan, önde gelen bir kuantum buluşsal algoritması olan QAOA için parametre ayarlama kurallarını araştırmaktadır. Parametre optimizasyonu, yakın vadeli uygulamalara yönelik önemli bir darboğazdır. Ağırlıklandırılmış problem örnekleri arasında QAOA parametrelerinin aktarımı için genel bir parametre ölçeklendirme buluşsal yöntemi önerilmiş ve bu prosedürün MaxCut üzerindeki etkinliğini gösteren kesin sonuçlar sunulmuştur. Ek olarak rakamlar, bu prosedürün finans mühendisliğinde önemli bir sorun olan portföy optimizasyonu için QAOA'nın eğitim süresini önemli ölçüde azalttığını gösteriyor.

► BibTeX verileri

@article{Sureshbabu2024parametersettingin, doi = {10.22331/q-2024-01-18-1231}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2024-01-18-1231}, title = {Parameter {S}etting in {Q}uantum {A}pproximate {O}ptimization of {W}eighted {P}roblems}, author = {Sureshbabu, Shree Hari and Herman, Dylan and Shaydulin, Ruslan and Basso, Joao and Chakrabarti, Shouvanik and Sun, Yue and Pistoia, Marco}, journal = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, publisher = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {8}, pages = {1231}, month = jan, year = {2024} }

► Referanslar

[1] Michael A Nielsen ve Isaac L Chuang. “Kuantum hesaplama ve kuantum bilgisi”. Cambridge Üniversitesi Yayınları. (2010).
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511976667

[2] Dylan Herman, Cody Googin, Xiaoyuan Liu, Alexey Galda, Ilya Safro, Yue Sun, Marco Pistoia ve Yuri Alexeev. “Finans için kuantum hesaplama araştırması” (2022). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2201.02773.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.02773

[3] Tad Hogg ve Dmitriy Portnov. “Kuantum optimizasyonu”. Bilgi Bilimleri 128, 181–197 (2000).
https://doi.org/10.1016/s0020-0255(00)00052-9

[4] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone ve Sam Gutmann. "Bir kuantum yaklaşık optimizasyon algoritması" (2014). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1411.4028.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1411.4028

[5] Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Eleanor G Rieffel, Davide Venturelli ve Rupak Biswas. "Kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasından kuantum alternatif operatör ansatz'a". Algoritmalar 12, 34 (2019). URL: https:///doi.org/10.3390/a12020034.
https: / / doi.org/ 10.3390 / a12020034

[6] Sami Boulebnane ve Ashley Montanaro. “Boolean tatmin edilebilirlik problemlerini kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasıyla çözme” (2022). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2208.06909.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.06909

[7] Joao Basso, Edward Farhi, Kunal Marwaha, Benjamin Villalonga ve Leo Zhou. "Geniş çevreli düzenli grafiklerde maxcut için yüksek derinlikte kuantum yaklaşık optimizasyon algoritması ve Sherrington-Kirkpatrick modeli". Kuantum Hesaplama, İletişim ve Kriptografi Teorisi Konferansı Bildirileri 7, 1–21 (2022).
https:///doi.org/10.4230/LIPICS.TQC.2022.7

[8] Matthew B. Hastings. "Yüksek çevreli maksimum kesim için $frac{1}{2}+frac{2}{pi}frac{1}{sqrt{d}}$'ı da geride bırakan klasik bir algoritma" (2021). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2111.12641.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.12641

[9] Ruslan Shaydulin, Phillip C. Lotshaw, Jeffrey Larson, James Ostrowski ve Travis S. Humble. "Ağırlıklı MaxCut'un kuantum yaklaşık optimizasyonu için parametre aktarımı". Kuantum Hesaplamada ACM İşlemleri 4, 1–15 (2023).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3584706

[10] Sami Boulebnane, Xavier Lucas, Agnes Meyder, Stanislaw Adaszewski ve Ashley Montanaro. "Kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasını kullanarak peptit konformasyonel örnekleme". npj Quantum Information 9, 70 (2023). URL: https:///doi.org/10.1038/s41534-023-00733-5.
https://doi.org/10.1038/s41534-023-00733-5

[11] Sebastian Brandhofer, Daniel Braun, Vanessa Dehn, Gerhard Hellstern, Matthias Hüls, Yanjun Ji, Ilia Polian, Amandeep Singh Bhatia ve Thomas Wellens. “Portföy optimizasyonunun performansının qaoa ile karşılaştırılması”. Kuantum Bilgi İşleme 22, 25 (2022).
https://doi.org/10.1007/s11128-022-03766-5

[12] Sami Boulebnane ve Ashley Montanaro. “Sonsuz boyut sınırından maksimum kesim için kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasının parametrelerini tahmin etmek” (2021). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.10685.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2110.10685

[13] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone, Sam Gutmann ve Leo Zhou. "Kuantum yaklaşık optimizasyon algoritması ve sonsuz boyutta Sherrington-Kirkpatrick modeli". Kuantum 6, 759 (2022).
https://doi.org/10.22331/q-2022-07-07-759

[14] Amir Dembo, Andrea Montanari ve Subhabrata Sen. "Seyrek rastgele grafiklerin aşırı kesimleri". Olasılık Yıllıkları 45 (2017).
https:///doi.org/10.1214/15-aop1084

[15] Gavin E. Crooks. “Maksimum kesme probleminde kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasının performansı” (2018). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1811.08419.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.08419

[16] Michael Streif ve Martin Leib. "Bir kuantum işleme birimine erişim olmadan kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasının eğitimi". Kuantum Bilimi ve Teknolojisi 5, 034008 (2020).
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab8c2b

[17] Leo Zhou, Sheng-Tao Wang, Soonwon Choi, Hannes Pichler ve Mikhail D. Lukin. "Kuantum yaklaşık optimizasyon algoritması: Yakın vadeli cihazlarda performans, mekanizma ve uygulama". Fiziksel İnceleme X 10, 021067 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.10.021067

[18] Ruslan Shaydulin, Ilya Safro ve Jeffrey Larson. "Kuantum yaklaşık optimizasyonu için çoklu başlangıç yöntemleri". IEEE Yüksek Performanslı Ekstrem Bilgi İşlem Konferansı'nda. Sayfa 1-8. (2019).
https:///doi.org/10.1109/hpec.2019.8916288

[19] Xinwei Lee, Yoshiyuki Saito, Dongsheng Cai ve Nobuyoshi Asai. "Kuantum yaklaşık optimizasyon algoritması için parametre sabitleme stratejisi". 2021 IEEE Uluslararası Kuantum Bilgisayar ve Mühendislik Konferansı (QCE) (2021).
https:///doi.org/10.1109/qce52317.2021.00016

[20] Stefan H. Sack ve Maksym Serbyn. "Kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasının kuantum tavlama başlatılması". Kuantum 5, 491 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-07-01-491

[21] Ohad Amosy, Tamuz Danzig, Ely Porat, Gal Chechik ve Adi Makmal. “Sinir ağlarını kullanan yinelemesiz kuantum yaklaşık optimizasyon algoritması” (2022). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2208.09888.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.09888

[22] Danylo Lykov, Roman Schutski, Alexey Galda, Valeri Vinokur ve Yuri Alexeev. "Adım bağımlı paralelleştirme ile tensör ağı kuantum simülatörü". 2022'de IEEE Uluslararası Kuantum Hesaplama ve Mühendislik Konferansı (QCE). Sayfalar 582–593. (2022).
https: / / doi.org/ 10.1109 / QCE53715.2022.00081

[23] Matija Medvidović ve Giuseppe Carleo. "Kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasının klasik varyasyonel simülasyonu". npj Kuantum Bilgisi 7 (2021).
HTTPS: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-021-00440-z

[24] Ruslan Shaydulin ve Stefan M. Wild. "Simetriden yararlanmak QAOA eğitiminin maliyetini azaltır". Kuantum Mühendisliğinde IEEE İşlemleri 2, 1–9 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1109 / tqe.2021.3066275

[25] Ruslan Shaydulin ve Yuri Alexeev. “Kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasının değerlendirilmesi: Bir vaka çalışması”. Onuncu Uluslararası Yeşil ve Sürdürülebilir Bilgi İşlem Konferansı (2019).
https:///doi.org/10.1109/IGSC48788.2019.8957201

[26] Fernando GSL Brandão, Michael Broughton, Edward Farhi, Sam Gutmann ve Hartmut Neven. “Sabit kontrol parametreleri için kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasının amaç fonksiyonu değeri tipik örneklere odaklanır” (2018). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1812.04170.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1812.04170

[27] V. Akshay, D. Rabinovich, E. Campos ve J. Biamonte. "Kuantum yaklaşık optimizasyonunda parametre konsantrasyonları". Fiziksel İnceleme A 104 (2021).
https:///doi.org/10.1103/physreva.104.l010401

[28] Phillip C. Lotshaw, Travis S. Humble, Rebekah Herrman, James Ostrowski ve George Siopsis. "Kuantum yaklaşık optimizasyon için ampirik performans sınırları". Kuantum Bilgi İşleme 20, 403 (2021).
https://doi.org/10.1007/s11128-021-03342-3

[29] Alexey Galda, Xiaoyuan Liu, Danylo Lykov, Yuri Alexeev ve Ilya Safro. "Optimal qaoa parametrelerinin rastgele grafikler arasında aktarılabilirliği". 2021'de IEEE Uluslararası Kuantum Bilgisayar ve Mühendislik Konferansı (QCE). Sayfalar 171–180. (2021).
https: / / doi.org/ 10.1109 / QCE52317.2021.00034

[30] Xinwei Lee, Ningyi Xie, Dongsheng Cai, Yoshiyuki Saito ve Nobuyoshi Asai. "Kuantum yaklaşık optimizasyon algoritması için derinlemesine aşamalı bir başlatma stratejisi". Matematik 11, 2176 (2023).
https:///doi.org/10.3390/math11092176

[31] Sami Khairy, Ruslan Shaydulin, Lukasz Cincio, Yuri Alexeev ve Prasanna Balaprakash. "Birleşimsel problemleri çözmek için değişken kuantum devrelerini optimize etmeyi öğrenmek". AAAI Yapay Zeka Konferansı Bildirileri 34, 2367–2375 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1609 / aaai.v34i03.5616

[32] Guillaume Verdon, Michael Broughton, Jarrod R. McClean, Kevin J. Sung, Ryan Babbush, Zhang Jiang, Hartmut Neven ve Masoud Mohseni. “Klasik sinir ağları aracılığıyla kuantum sinir ağları ile öğrenmeyi öğrenmek” (2019). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.05415.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1907.05415

[33] Sami Khairy, Ruslan Shaydulin, Lukasz Cincio, Yuri Alexeev ve Prasanna Balaprakash. “Birleşik problemler için takviye öğrenme tabanlı değişken kuantum devrelerinin optimizasyonu” (2019). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.04574.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1911.04574

[34] Matteo M. Wauters, Emanuele Panizon, Glen B. Mbeng ve Giuseppe E. Santoro. "Güçlendirme öğrenme destekli kuantum optimizasyonu". Fiziksel İnceleme Araştırması 2 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevresearch.2.033446

[35] Mahabubul Alam, Abdullah Ash-Saki ve Swaroop Ghosh. “Makine öğrenimini kullanarak kuantum yaklaşık optimizasyon algoritmasını hızlandırmak”. 2020 Avrupa'da Tasarım, Otomasyon ve Test Konferansı ve Sergisi (TARİH) (2020).
https:///doi.org/10.23919/date48585.2020.9116348

[36] Jiahao Yao, Lin Lin ve Marin Bukov. "Diyabatik karşı sürüşten ilham alan çok vücutlu temel durum hazırlığı için takviyeli öğrenme". Fiziksel İnceleme X 11 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevx.11.031070

[37] Zhihui Wang, Stuart Hadfield, Zhang Jiang ve Eleanor G. Rieffel. "MaxCut için kuantum yaklaşık optimizasyon algoritması: Fermiyonik bir görünüm". Fiziksel İnceleme A 97 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.97.022304

[38] Jonathan Wurtz ve Danylo Lykov. “Düzenli MaxCut grafiklerinde QAOA için sabit açılı varsayım” (2021). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2107.00677.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.00677

[39] Stuart Hadfield. “Bilimsel hesaplama ve yaklaşık optimizasyon için kuantum algoritmaları” (2018). URL: https:///doi.org/10.48550/1805.03265.
https: / / doi.org/ 10.48550 / 1805.03265

[40] Paul Glasserman. "Finans Mühendisliğinde Monte Carlo Yöntemleri". Cilt 53. Springer. (2004).
https://doi.org/10.1007/978-0-387-21617-1

[41] Walter Rudin. "Gerçek ve karmaşık analiz". McGraw-Hill. (1974).

[42] Walter Rudin. “Matematiksel analizin ilkeleri”. McGraw-hill. (1976).

[43] Colin McDiarmid. "Sınırlı farklar yöntemi üzerine". Sayfa 148–188. Londra Matematik Topluluğu Ders Notu Serisi. Cambridge Üniversitesi Yayınları. (1989).
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9781107359949.008

[44] Lutz Warnke. "Tipik sınırlı farklar yöntemi üzerine". Kombinatorik, Olasılık ve Hesaplama 25, 269–299 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1017 / S0963548315000103

[45] Roman Vershynin. "Yüksek boyutlu olasılık: Veri bilimindeki uygulamalara giriş". İstatistiksel ve Olasılıksal Matematikte Cambridge Serisi. Cambridge Üniversitesi Yayınları. (2018).
https: / / doi.org/ 10.1017 / 9781108231596

[46] Joao Basso, David Gamarnik, Song Mei ve Leo Zhou. "Büyük seyrek hipergraflar ve döner cam modellerinde QAOA'nın sabit seviyelerde performansı ve sınırlamaları". 2022 IEEE 63. Yıllık Bilgisayar Biliminin Temelleri Sempozyumu (FOCS) (2022).
https:///doi.org/10.1109/focs54457.2022.00039

[47] G Parisi. "Dönen gözlükler için sk modeline yaklaşık çözümler dizisi". Fizik Dergisi A: Matematiksel ve Genel 13, L115 (1980).
https://doi.org/10.1088/0305-4470/13/4/009

[48] Michel Talagrand. “Parisi formülü”. Matematik Yıllıkları (2006).
https: / / doi.org/ 10.4007 / annals.2006.163.221

[49] Dmitry Pançenko. "Sherrington-Kirkpatrick modeli". Springer Bilim ve İşletme Medyası. (2013).
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-6289-7

[50] Ruslan Shaydulin, Kunal Marwaha, Jonathan Wurtz ve Phillip C Lotshaw. “QAOAKit: QAOA'nın tekrarlanabilir çalışması, uygulanması ve doğrulanması için bir araç seti”. İkinci Uluslararası Kuantum Bilgisayar Yazılımı Çalıştayı (2021).
https:///doi.org/10.1109/QCS54837.2021.00011

[51] Joao Basso, Edward Farhi, Kunal Marwaha, Benjamin Villalonga ve Leo Zhou. “Geniş çevreli düzenli grafiklerde maxcut için yüksek derinlikte kuantum yaklaşık optimizasyon algoritması ve Sherrington-Kirkpatrick modeli” (2021). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.14206.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2110.14206

[52] Dylan Herman, Ruslan Shaydulin, Yue Sun, Shouvanik Chakrabarti, Shaohan Hu, Pierre Minssen, Arthur Rattew, Romina Yalovetzky ve Marco Pistoia. "Kuantum zeno dinamiği yoluyla kısıtlı optimizasyon". İletişim Fiziği 6, 219 (2023).
https://doi.org/10.1038/s42005-023-01331-9

[53] N. Slate, E. Matwiejew, S. Marsh ve JB Wang. “Kuantum yürüyüşüne dayalı portföy optimizasyonu”. Kuantum 5, 513 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-07-28-513

[54] Mark Hodson, Brendan Ruck, Hugh Ong, David Garvin ve Stefan Dulman. “Kuantum alternatif operatör ansatz kullanılarak portföy yeniden dengeleme deneyleri” (2019). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.05296.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1911.05296

[55] Tianyi Hao, Ruslan Shaydulin, Marco Pistoia ve Jeffrey Larson. "Kısıtlı değişken kuantum optimizasyonunda kısıtlı enerjiden yararlanmak". 2022 IEEE/ACM Üçüncü Uluslararası Kuantum Bilgi İşlem Yazılımı (QCS) Çalıştayı (2022).
https:///doi.org/10.1109/qcs56647.2022.00017

[56] Zichang He, Ruslan Shaydulin, Shouvanik Chakrabarti, Dylan Herman, Changhao Li, Yue Sun ve Marco Pistoia. "Başlangıç durumu ile karıştırıcı arasındaki hizalama, kısıtlı optimizasyon için qaoa performansını artırır". npj Quantum Information 9, 121 (2023).
https://doi.org/10.1038/s41534-023-00787-5

[57] “Qiskit finansı”. https:///qiskit.org/documentation/finance/.
https:///qiskit.org/documentation/finance/

[58] Steven G. Johnson. “NLopt doğrusal olmayan optimizasyon paketi” (2022). http:///github.com/stevengj/nlopt.
http:///github.com/stevengj/nlopt

[59] Michael JD Powell. "Türevsiz sınırlı kısıtlı optimizasyon için BOBYQA algoritması". Cambridge NA Raporu NA2009/06 26 (2009).

[60] Ruslan Shaydulin ve Stefan M. Wild. “Kuantum makine öğreniminde çekirdek bant genişliğinin önemi”. Fiziksel İnceleme A 106 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.106.042407

[61] Abdulkadir Canatar, Evan Peters, Cengiz Pehlevan, Stefan M. Wild ve Ruslan Shaydulin. “Bant genişliği kuantum çekirdek modellerinde genellemeyi mümkün kılar” (2022). URL: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2206.06686.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.06686

[62] Kaining Zhang, Liu Liu, Min-Hsiu Hsieh ve Dacheng Tao. "Derin değişken kuantum devrelerinde Gauss başlangıçlandırmaları yoluyla çorak platodan kaçmak". Sinirsel Bilgi İşleme Sistemlerindeki Gelişmeler. Cilt 35, sayfalar 18612–18627. Curran Associates, Inc. (2022).

Alıntılama

[1] Dylan Herman, Cody Googin, Xiaoyuan Liu, Yue Sun, Alexey Galda, Ilya Safro, Marco Pistoia ve Yuri Alexeev, "Finans için Kuantum hesaplama", Doğa İncelemeleri Fizik 5 8, 450 (2023).

[2] Abid Khan, Bryan K. Clark ve Norm M. Tubman, "Tensör ağlarıyla değişken kuantum özçözücülerin önceden optimize edilmesi", arXiv: 2310.12965, (2023).

[3] Igor Gaidai ve Rebekah Herrman, “p > 1 için Çok Açılı QAOA'nın Performans Analizi”, arXiv: 2312.00200, (2023).

[4] Dylan Herman, Ruslan Shaydulin, Yue Sun, Shouvanik Chakrabarti, Shaohan Hu, Pierre Minssen, Arthur Rattew, Romina Yalovetzky ve Marco Pistoia, "Kuantum Zeno dinamikleri aracılığıyla kısıtlı optimizasyon", İletişim Fiziği 6 1, 219 (2023).

[5] Ruslan Shaydulin, Changhao Li, Shouvanik Chakrabarti, Matthew DeCross, Dylan Herman, Niraj Kumar, Jeffrey Larson, Danylo Lykov, Pierre Minssen, Yue Sun, Yuri Alexeev, Joan M. Dreiling, John P. Gaebler, Thomas M. Gatterman , Justin A. Gerber, Kevin Gilmore, Dan Gresh, Nathan Hewitt, Chandler V. Horst, Shaohan Hu, Jacob Johansen, Mitchell Matheny, Tanner Mengle, Michael Mills, Steven A. Moses, Brian Neyenhuis, Peter Siegfried, Romina Yalovetzky ve Marco Pistoia, "Klasik Olarak Çözülmesi Zor Bir Sorunda Kuantum Yaklaşık Optimizasyon Algoritması için Ölçeklendirme Avantajının Kanıtı", arXiv: 2308.02342, (2023).

[6] Filip B. Maciejewski, Stuart Hadfield, Benjamin Hall, Mark Hodson, Maxime Dupont, Bram Evert, James Sud, M. Sohaib Alam, Zhihui Wang, Stephen Jeffrey, Bhuvanesh Sundar, P. Aaron Lott, Shon Grabbe, Eleanor G . Rieffel, Matthew J. Reagor ve Davide Venturelli, "Yoğun Ising optimizasyon problemleri için onlarca süper iletken kübit ve binlerce kapı kullanan kuantum devrelerinin tasarımı ve yürütülmesi", arXiv: 2308.12423, (2023).

[7] Mara Vizzuso, Gianluca Passarelli, Giovanni Cantele ve Procolo Lucignano, "Digitized-Counterdiabatic QAOA'nın Yakınsaması: devre derinliğine karşı serbest parametreler", arXiv: 2307.14079, (2023).

Yukarıdaki alıntılar SAO / NASA REKLAMLARI (son başarıyla 2024-01-19 00:28:46) güncellendi. Tüm yayıncılar uygun ve eksiksiz alıntı verisi sağlamadığından liste eksik olabilir.

On Crossref'in alıntı yaptığı hizmet alıntı yapma çalışmaları ile ilgili veri bulunamadı (son deneme 2024-01-19 00:28:44).

Bu Makale, Quantum'da Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası (CC BY 4.0) lisans. Telif hakkı, yazarlar veya kurumları gibi orijinal telif hakkı sahiplerine aittir.

SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
Kaynak: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-01-18-1231/

Zaman Damgası: Ocak 18, 2024

Zaman Damgası: Ekim 6, 2022

Ağırlıklı Problemlerin Kuantum Yaklaşık Optimizasyonunda Parametre Ayarı

Plato tarafından yeniden yayınlandı

Özet

Popüler özet

► BibTeX verileri

► Referanslar

Alıntılama

Den fazla Kuantum Günlüğü

Kuantum Derin Riskten Korunma

Dengeden uzak kuantum bağlantı modellerinde kuantum alan teorisi sınırına ulaşmak

“Düşünceli” bir Yerel Dostluk-geçilmez teoremi: uygun yeni varsayımlarla ileriye dönük bir deney

Sürekli değişken küme durumu içinde kedi ve ızgara durumlarının ölçüme dayalı üretimi ve korunması

Gösterge teorilerinin ve bozonik sistemlerin kanıtlanabilir şekilde doğru simülasyonu

Genişleyen bir evrenin sınırında fermiyon üretimi: bir soğuk atom yerçekimi analoğu

Uyarlanabilir ölçüm filtresi: kuantum Markov zincirlerinin optimum tahmini için verimli strateji

Dijital İmzalar için Kuantum Jetonları

Kuantum bilgisayarlarda simetrinin test edilmesi

Dalgalanma teoremlerinden kuantum algoritmaları: Termal durum hazırlığı

Hakkımızda

Dikey Arama ve Ai

Platform

Bağlı Kal

Hesap