通过面向算法的量子比特映射提升数字化反绝热量子优化的性能

本文提出了通过协同优化门序列、算法参数与量子比特映射来提升数字化反绝热量子优化算法性能的策略。在近 term 量子器件上的演示验证了这些策略的有效性，同时利用了算法与硬件两方面的优势。与 Qiskit 和 Tket 相比，我们的方法在不使用误差缓解时将近似比平均提升 4.49$\times$，在使用误差缓解时提升 84.8%，同时将 CX 门数与电路深度分别降低 28.8% 与 33.4%。这些发现为算法实现的协同设计提供了有价值的见解，其旨在优化量子比特映射与算法参数，并对提升近 term 量子器件上算法性能具有更广泛的意义。