MPS-JuliQAOA：面向量子优化的可扩展、用户友好型 MPS 仿真器
量子物理
2025-08-11 v1 新兴技术
软件工程
摘要
我们提出了 MPS-JuliQAOA 仿真器，这是一个用户友好且开源的工具，用于模拟 Quantum Approximate Optimization Algorithm（QAOA），其可表示为对角化哈密顿量的任意优化问题。通过利用 Julia 语言的构造和 ITensor 软件包实现矩阵产品态（MPS）方法来模拟 QAOA，MPS-JuliQAOA 轻松扩展至 512 个量子比特和 20 次仿真轮，适用于标准事实基准 3-regular MaxCut QAOA 问题。MPS-JuliQAOA 内置参数寻优功能，这是 QAOA 关键性能方面的关键因素。我们通过实例说明，用户无需了解 MPS 原理或复杂的自动微分技术即可轻松使用 MPS-JuliQAOA。我们研究了该工具在运行时间、内存使用和精度之间的可扩展性。代码已公开于 https://github.com/lanl/JuliQAOA.jl/tree/mps。
引用
@article{arxiv.2508.05883,
title = {MPS-JuliQAOA: User-friendly, Scalable MPS-based Simulation for Quantum Optimization},
author = {Sean Feeney and Reuben Tate and John Golden and Stephan Eidenbenz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.05883},
year = {2025}
}
备注
14 pages, 7 figures