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最適化問題を解く、最新の改良型近似最適化量子アルゴリズムを検証

 Quemixは、最適化問題を解く量子アルゴリズムの研究開発に取り組んでおり、この度、最新の近似最適化量子アルゴリズム手法の有効性を詳細に解析し、論文を発表いたしました。

“Systematic study on the dependence of the warm-start quantum approximate optimization algorithm on approximate solutions” Ken N. Okada, Hirofumi Nishi, Taichi Kosugi, and Yu-ichiro Matsushita, arXiv:2209.02942 (2022).

 近年、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイスと呼ばれる小中規模量子コンピュータ向けの最適化問題を解くアルゴリズムとして、QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)が注目を集めています。今回、我々はQAOAを改良した最新のwarm-start QAOAに注目し、詳細にその有効性を検証いたしました。Warm-start QAOAは、古典コンピュータや通常のQAOAによって得られた近似解から出発し、QAOAを実行することが出来ることが特徴です。今回の研究では、QAOAから得られた近似解を初期状態として用いることで、QAOAよりも浅い量子回路で、QAOAよりも優れた特性を見せることを量子シミュレーションにより実証いたしました。

今回のwarm-start QAOAは、NISQ上で実行可能であり、小中規模量子コンピュータを用いた社会の具体的な最適化問題への適用を加速することが期待できます。


 Quemixは、量子アルゴリズムの開発と一早いソフト化を進め、量子コンピュータの社会実装を加速します。量子コンピュータによる最適化にご興味ある方は是非ご相談ください。




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