Quantum annealing (QA) and Quantum Alternating Operator Ansatz (QAOA) are both heuristic quantum algorithms intended for sampling optimal solutions of combinatorial optimization problems. In this article we implement a rigorous direct comparison between QA on D-Wave hardware and QAOA on IBMQ hardware. These two quantum algorithms are also compared against classical simulated annealing. The studied problems are instances of a class of Ising models, with variable assignments of $+1$ or $-1$, that contain cubic $ZZZ$ interactions (higher order terms) and match both the native connectivity of the Pegasus topology D-Wave chips and the heavy hexagonal lattice of the IBMQ chips. The novel QAOA implementation on the heavy hexagonal lattice has a CNOT depth of $6$ per round and allows for usage of an entire heavy hexagonal lattice. Experimentally, QAOA is executed on an ensemble of randomly generated Ising instances with a grid search over $1$ and $2$ round angles using all 127 programmable superconducting transmon qubits of ibm_washington. The error suppression technique digital dynamical decoupling is also tested on all QAOA circuits. QA is executed on the same Ising instances with the programmable superconducting flux qubit devices D-Wave Advantage_system4.1 and Advantage_system6.1 using modified annealing schedules with pauses. We find that QA outperforms QAOA on all problem instances. We also find that dynamical decoupling enables 2-round QAOA to marginally outperform 1-round QAOA, which is not the case without dynamical decoupling.


翻译:量子退火(QA)与量子交替算子拟设(QAOA)均为启发式量子算法,旨在对组合优化问题的最优解进行采样。本文在D-Wave硬件与IBMQ硬件上分别实现了QA与QAOA的严格直接比较,并将这两种量子算法与经典模拟退火算法进行了对比。所研究的问题属于一类包含立方ZZZ相互作用(高阶项)的伊辛模型实例,变量赋值为+1或-1,且同时匹配Pegasus拓扑D-Wave芯片的原生连接性与IBMQ芯片的重六角晶格结构。基于重六角晶格的新型QAOA实现每轮CNOT深度为6,并允许利用整个重六角晶格。实验中,QAOA在一组随机生成的伊辛实例上执行,采用网格搜索对ibm_washington所有127个可编程超导传输子量子比特进行1轮和2轮角度优化,并测试了所有QAOA电路中的误差抑制技术——数字动态解耦。QA则在同一伊辛实例上,利用可编程超导磁通量子比特设备D-Wave Advantage_system4.1和Advantage_system6.1,采用带暂停的修正退火调度方案执行。研究发现,在所有问题实例上QA均优于QAOA。同时,动态解耦使2轮QAOA的性能略优于1轮QAOA,而若无动态解耦则这一优势不复存在。

0
下载
关闭预览

相关内容

自动问答(Question Answering, QA)是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎,问答系统是信息服务的一种高级形式,系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表,而是精准的自然语言答案。近年来,随着人工智能的飞速发展,自动问答已经成为倍受关注且发展前景广泛的研究方向。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
用于分子Linker设计的等变3D条件扩散模型
专知会员服务
6+阅读 · 2022年10月24日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年5月21日
【经典书】数据结构与算法,770页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2021年4月15日
专知会员服务
59+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年3月16日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
抗体可开发性评估与优化
GenomicAI
12+阅读 · 2022年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【泡泡一分钟】RoomNet:端到端房屋布局估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2018年12月4日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2023年5月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月5日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月5日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
VIP会员
最新内容
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:20
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:45
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天5:04
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
4+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
8+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
相关VIP内容
用于分子Linker设计的等变3D条件扩散模型
专知会员服务
6+阅读 · 2022年10月24日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年5月21日
【经典书】数据结构与算法,770页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2021年4月15日
专知会员服务
59+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年3月16日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
抗体可开发性评估与优化
GenomicAI
12+阅读 · 2022年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【泡泡一分钟】RoomNet:端到端房屋布局估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2018年12月4日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员