用于 QAOA 的 Grover 混合器：将复杂性从混合器设计转移到态制备
量子物理
2021-07-02 v2 数据结构与算法
摘要
我们提出 GM-QAOA，一种量子交替算子 Ansatz (QAOA) 的变体，其使用类 Grover 选择性相移混合算子。GM-QAOA 适用于任何能够有效制备所有可行解等权叠加态的 NP 优化问题；它特别适用于约束优化问题，其中并非所有变量赋值都是可行解。GM-QAOA 具有以下特征：(i) 它不易受哈密顿量模拟误差（如 Trotterization 误差）影响，因为其算子可使用标准门集精确实现；(ii) 具有相同目标值的解总是以相同振幅被采样。我们在若干优化问题类上展示了 GM-QAOA 的潜力：对于基于排列的优化问题（如旅行商问题），我们提出了一种在 个量子比特上定义、制备 个数所有可能排列叠加态的高效算法；对于硬约束 -顶点覆盖问题以及离散投资组合再平衡应用，我们表明 GM-QAOA 优于现有 QAOA 方法。
引用
@article{arxiv.2006.00354,
title = {Grover Mixers for QAOA: Shifting Complexity from Mixer Design to State Preparation},
author = {Andreas Bärtschi and Stephan Eidenbenz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00354},
year = {2021}
}