この研究では、QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)におけるカスタムドライバーハミルトニアンの影響が調査されました。通常のコストハミルトニアン以外のハミルトニアンを使用することで、QAOAのパフォーマンスにどのような影響があるかが検討されました。実験結果から、ランダムドライバーハミルトニアンよりもサブグラフドライバーハミルトニアンが高い近似比を達成する傾向があります。また、三角形を除去した特別なケースや最大次数エッジを除去したケースも考察されました。これらの結果は、カスタムドライバーハミルトニアンがQAOA回路内で使用されるゲート数を減らし、同等の近似比を達成できる可能性があることを示唆しています。
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by Anthony Wilk... في arxiv.org 02-29-2024
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