Den Quantum Ungefärliga Optimization Algorithm (QAOA) är ett lovande tillvägagångssätt för att programmera en nära-term grind-baserad hybrid kvantdator för att hitta bra ungefärliga lösningar av hårda kombinatoriska problem. För närvarande vet man dock inte mycket om förmågan hos QAOA, eller om svårigheten att optimera de parametrar som krävs. Här studerar vi QAOA:s prestanda på MaxCut combinatorial optimeringsproblem, optimera kvantkretsarna på en klassisk dator med hjälp av automatisk differentiering och stokastisk lutning nedstigning, med QuantumFlow, en kvantkretssimulator implementerad med TensorFlow. Vi finner att vi kan amortera utbildningskostnaden genom att optimera på partier av problem fall; att QAOA kan överstiga prestandan för den klassiska polynom tid Goemans-Williamson algoritm med blygsamma kretsdjup, och att prestanda med fast kretsdjup är okänslig för problemstorlek. Dessutom kan MaxCut QAOA effektivt implementeras på en gate-baserad kvantdator med begränsad qubit-anslutning, med hjälp av ett qubit swap-nätverk. Dessa observationer stöder utsikterna att QAOA kommer att vara en effektiv metod för att lösa intressanta problem på näraliggande kvantdatorer. PACS nummer: 03.67.Ac, 03.67.Lx Inledning -Utvecklingen av kvantdatorer fortsätter i snabb takt, med tanke på att mellanstora maskiner som har en klar fördel jämfört med klassiska datorer kommer att anlända för närvarande [1]. Men vår förståelse för hur man utvecklar bullertåliga algoritmer som kan köras på nära-term kvantresurser är fortfarande begränsad. För några beräkningsproblem vet vi att en portbaserad kvantdator kan överträffa alla tänkbara klassiska algoritmer [2]. Men för de flesta problem vet vi inte hur man implementerar effektiva algoritmer på bullriga, nära sikt arkitekturer med ett litet antal qubits. En lovande metod för att lösa problem med kombinatoriska optimeringar på näraliggande maskiner är den ungefärliga kvantimuleringsagoritmen (QAOA) [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [12] [12] [14] [15] [16] [17] [17] [18] [19] [20] [21] [22]. Detta är en heuristisk metod, som kan ses som en tidsdiskretisering av adiabat kvantdator [23]. Likt ett antal nära-term tillvägagångssätt för kvantdator [24] [25] [26] [27], QAOA är en hybridklassicquantum algoritm som kombinerar kvantkretsar, och klassisk optimering av dessa kretsar. Målet är en funktion av kvanttillståndet, som i sin tur är en funktion som parameteriseras av en och två-qubit grindar vars karaktär kan ständigt varieras. Vi utför klassisk optimering på dessa kontinuerliga grindparametrar för att generera distributioner med betydande stöd på den optimala lösningen. Användningen av en kvantresurs gör att vi kan förbereda en distribution över ett exponentiellt stort urval utrymme i en kort sekvens av grindar, och användningen av klassisk optimering utökar utbudet av problem som vi kan utforska, och kan leda till kretsar som är relativt robusta till brister i genomförandet av
I REF studeras QAOA:s prestanda på olika problem.
Performance of the Quantum Approximate Optimization Algorithm on the Maximum Cut Problem
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Quantum Physics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics']}