Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > quant-ph > arXiv:2501.03521

帮助 | 高级搜索

量子物理

arXiv:2501.03521 (quant-ph)
[提交于 2025年1月7日 ]

标题: 约束组合优化的变分量子电路的归纳构造

标题: Inductive Construction of Variational Quantum Circuit for Constrained Combinatorial Optimization

Authors:Hyakka Nakada, Kotaro Tanahashi, Shu Tanaka
摘要: 在本研究中,我们提出了一种使用变分量子电路的约束组合优化新方法。量子计算机被认为比经典计算机更有潜力更快地解决大规模组合优化问题。变分量子算法,如变分量子本征求解器(VQE),由于预计可以在噪声中等规模设备上运行而受到广泛研究。不幸的是,许多优化问题都有约束条件,这会导致VQE过程中产生不可行的解。最近,通过设计仅输出满足约束条件状态的量子电路,已经提出了几种高效解决约束组合优化问题的方法。然而,可用的约束类型仍然有限。因此,我们开始开发能够处理更广泛约束的变分量子电路。所提出的方法利用了一种前向操作,该操作将子问题的可行状态映射到更大子问题的可行状态。只要可以定义适当的前向操作,该过程的迭代可以归纳地构建出即使在多个和复杂约束情况下也能输出可行状态的变分电路。在本文中,所提出的方法被应用于设施定位问题,并发现可以提高测量可行解或最优解的概率。此外,所得电路的成本与传统变分电路相当。
摘要: In this study, we propose a new method for constrained combinatorial optimization using variational quantum circuits. Quantum computers are considered to have the potential to solve large combinatorial optimization problems faster than classical computers. Variational quantum algorithms, such as Variational Quantum Eigensolver (VQE), have been studied extensively because they are expected to work on noisy intermediate scale devices. Unfortunately, many optimization problems have constraints, which induces infeasible solutions during VQE process. Recently, several methods for efficiently solving constrained combinatorial optimization problems have been proposed by designing a quantum circuit so as to output only the states that satisfy the constraints. However, the types of available constraints are still limited. Therefore, we have started to develop variational quantum circuits that can handle a wider range of constraints. The proposed method utilizes a forwarding operation that maps from feasible states for subproblems to those for larger subproblems. As long as appropriate forwarding operations can be defined, iteration of this process can inductively construct variational circuits outputting feasible states even in the case of multiple and complex constraints. In this paper, the proposed method was applied to facility location problem and was found to increase the probability for measuring feasible solutions or optimal solutions. In addition, the cost of the obtained circuit was comparable to that of conventional variational circuits.
评论: 13页,8图
主题: 量子物理 (quant-ph)
引用方式: arXiv:2501.03521 [quant-ph]
  (或者 arXiv:2501.03521v1 [quant-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.03521
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: IEEE Access, vol. 13, pp. 73096-73108, 2025
相关 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3563960
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Hyakka Nakada [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 1 月 7 日 04:35:27 UTC (1,368 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
quant-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-01

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号