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Performance analysis of a filtering variational quantum algorithm
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OA
AI
DOI：10.1088/1367-2630/add365.png)
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摘要
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即使是解决组合优化问题的微小改进也能为多个行业带来巨大益处。量子计算机凭借其独特的信息处理能力，有望实现此类性能提升。滤波变分量子本征求解器（F-VQE）是一种变分混合量子算法，旨在利用现有量子计算机有限的量子比特数量、连接性和保真度解决组合优化问题。在本工作中，我们采用瞬时量子多项式电路作为我们的参数化量子电路。我们提出了一种硬件高效的实现方法，该方法尊重有限的量子比特连接性，并证明其可将使用参数平移规则计算梯度所需的电路数量减半。为评估该协议在组合优化背景下的潜力，我们进行了广泛的数值分析。我们将该算法的性能与加权MaxCut和不对称旅行商问题（ATSP）上的三种经典基线算法进行比较。我们使用无噪声模拟器处理编码在13-29个量子比特上的问题，并在IBM Q真实量子设备上处理最多37个量子比特的问题。所采用的ATSP编码方案相较于标准的二次无约束二进制优化/伊辛模型，减少了量子比特数量并避免了约束条件的需求。尽管观察到一些积极的迹象，但我们得出结论：要使F-VQE获得实际优势，仍需进行重大发展。
Keyword:
IQP
QML
quantum optimization
variational algorithm
期刊
IF:
2.8
论文数:
584
被引数:
3.5W
机构
暂无机构信息
引用论文
A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor光子量子处理器上的变分特征值求解器.png)
NATURE COMMUNICATIONS
OAAI
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