多阶段量子漫步相对于 QAOA 的优势
量子物理
2024-07-17 v2 新兴技术
摘要
寻找编码为 Ising 哈密顿量的优化问题解的技术是当前研究的活跃领域。本文将量子近似优化算法（QAOA）与多阶段量子漫步（MSQW）进行比较。两者都可用作变分量子算法，其中控制参数由经典优化。公平的比较需要评估量子和经典资源。或者，可以采用启发式方法选择参数，如本文所述，这为比较提供了更简单的设置。我们使用数值和解析方法，获得了 MSQW 在等效资源下优于 QAOA 的证据。我们还在数值上针对随机自旋玻璃基态问题表明，MSQW 即使在少数阶段和启发式参数下也表现良好，且无需经典优化。
引用
@article{arxiv.2407.06663,
title = {Advantages of multistage quantum walks over QAOA},
author = {Lasse Gerblich and Tamanna Dasanjh and Horatio Q. X. Wong and David Ross and Leonardo Novo and Nicholas Chancellor and Viv Kendon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.06663},
year = {2024}
}
备注
19 pages, 6 figures, minor update in v2 to correct author name