Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2024-03-21 |
タイトル |
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タイトル |
二次近似に基づくフィードバック型量子最適化アルゴリズムの高性能化 |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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大阪大学量子情報・量子生命研究センター |
著者所属 |
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大阪大学基礎工学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学基礎工学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学量子情報・量子生命研究センター/大阪大学基礎工学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学量子情報・量子生命研究センター/大阪大学基礎工学研究科/理化学研究所量子コンピュータ研究センター |
著者名 |
岡田, 健
荒井, 盾
中野, 裕一郎
御手洗, 光祐
藤井, 啓祐
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年,組み合わせ最適化問題を解くための新たな量子アルゴリズムとして,フィードバック型量子最適化アルゴリズム (FALQON) が提唱された.FALQON は,測定を通じて定められたパラメータによって特徴付けられた微小時間発展を逐次的に加えることで,エネルギー期待値の単調な減少を実現する.FALQON では,よく知られた量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) と比較してパラメータの古典最適化を必要としないという利点がある一方で,回路深さが大きくなるという問題があった.本発表では,微小時間について二次近似まで拡張してより正確にパラメータを定めることを提案し,それによって MAX-CUT 問題の数値実験で従来の FALQON よりも一桁近く回路深さが削減されたことを報告する. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12894105 |
書誌情報 |
研究報告量子ソフトウェア(QS)
巻 2024-QS-11,
号 2,
p. 1-6,
発行日 2024-03-21
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2435-6492 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |