Concepts de base
カスタムドライバーハミルトニアンは、QAOAの性能に影響を与える可能性がある。
Résumé
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。
Stats
0.036%のランダムカスタムドライバー、75.9%のサブグラフカスタムドライバー、95.1%の三角形削除カスタムドライバー、93.9%の最大次数エッジ削除カスタムドライバーは元々のQAOA実装よりも高い近似比を達成した。
Citations
"The main implication of this work is that, on average, fewer gates can be used in the QAOA circuit and a comparable approximation ratio can be attained."
"Out of all the subgraph drivers tested, 75.9% of the considered graphs had at least one subgraph driver with a higher approximation ratio."
"Removing edges incident to maximum degree vertices can improve the approximation ratio, while also using fewer gates in the circuit."