1IBM Quantum, IBM Research – Zurich, Säumerstrasse 4, 8803 Rüschlikon, Switzerland
2체코 공과 대학, Karlovo nam. 13, 프라하 2, 체코
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추상
정수 프로그래밍 및 조합 최적화 문제에 대한 양자 알고리즘에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 이러한 문제에 대한 고전적인 솔버는 이진 변수를 연속 변수로 대체하는 완화를 사용합니다 (예 : 고차원 행렬 값 문제 (semidefinite 프로그래밍)의 형태). Unique Games Conjecture에서 이러한 완화는 종종 다항식 시간에서 고전적으로 사용할 수있는 최상의 성능 비율을 제공합니다. 여기서는 조합 최적화 문제의 완화 솔루션에 해당하는 초기 상태로 양자 최적화를 웜 스타트하는 방법과 관련 양자 알고리즘의 속성을 분석하는 방법에 대해 설명합니다. 특히, 이것은 양자 알고리즘이 고전 알고리즘의 성능 보장을 상속 할 수 있도록합니다. 우리의 결과는 QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm)를 웜 스타트하는 것이 낮은 깊이에서 특히 유용하다는 것을 나타내는 포트폴리오 최적화의 맥락에서이를 설명합니다. 마찬가지로, MAXCUT 문제에 대한 재귀 QAOA는 Goemans-Williamson 무작위 반올림이 웜 스타트에서 활용 될 때 무작위 가중치가있는 완전히 연결된 그래프에 대해 얻은 컷 크기의 체계적인 증가를 보여줍니다. 다른 무작위 반올림 계획 및 최적화 문제에 동일한 아이디어를 적용하는 것은 간단합니다.
주요 이미지 : 웜 스타트 QAOA의 양자 회로.
인기 요약
► BibTeX 데이터
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코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
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