1Centre de Londres pour la nanotechnologie, UCL, Londres WC1H 0AH, Royaume-Uni
2Département de physique et d'astronomie, UCL, Londres WC1E 6BT, Royaume-Uni
3Département de génie électronique et électrique, UCL, Londres WC1E 7JE, Royaume-Uni
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Abstract
Nous proposons une nouvelle heuristique de conception pour aborder les problèmes d'optimisation combinatoire, inspirée des hamiltoniens pour un transfert d'état optimal. Le résultat est un algorithme d’optimisation approximative rapide. Nous fournissons des preuves numériques du succès de cette nouvelle heuristique de conception. Nous constatons que cette approche donne un meilleur rapport d’approximation que l’algorithme d’optimisation approximative quantique à la profondeur la plus basse pour la majorité des instances problématiques considérées, tout en utilisant des ressources comparables. Cela ouvre la porte à la recherche de nouvelles approches pour résoudre les problèmes d’optimisation combinatoire, distinctes des approches influencées par l’adiabatique.
Résumé populaire
Les algorithmes quantiques permettant de résoudre les problèmes d’optimisation combinatoire sont généralement influencés par le principe adiabatique. Bref, en allant suffisamment lentement, il est possible de passer de l'état de départ à l'état final. Cela peut entraîner des temps d’exécution longs pour l’algorithme.
Pour évaluer les performances de notre nouvelle approche, nous avons examiné ses performances sur MAX-CUT. Nous avons également comparé notre nouvelle approche au populaire algorithme d’optimisation quantique approximative (QAOA) dans un régime où il utilise des ressources similaires. Non seulement notre nouvelle approche a trouvé des solutions de meilleure qualité, mais elle les a trouvées dans un délai plus court avec une charge de calcul moins classique.
Nos travaux ouvrent la porte à l’exploration de la conception d’algorithmes quantiques, loin du principe adiabatique, pour des problèmes d’optimisation combinatoire. À l’avenir, cette nouvelle approche pourrait être combinée à des approches adiabatiques pour développer des algorithmes quantiques plus sophistiqués.
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Les citations ci-dessus proviennent de SAO / NASA ADS (dernière mise à jour réussie 2024-02-13 13:13:51). La liste peut être incomplète car tous les éditeurs ne fournissent pas de données de citation appropriées et complètes.
Impossible de récupérer Données de référence croisée lors de la dernière tentative 2024-02-13 13:13:49: Impossible de récupérer les données citées par 10.22331 / q-2024-02-13-1253 de Crossref. C'est normal si le DOI a été enregistré récemment.
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- La source: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-02-13-1253/
