Variatsionnaya kvantovaya optimizatsiya otkrytogo kar'era
- Authors: Paradezhenko G.1, Pervishko A.1, Yudin D.1
-
Affiliations:
- Issue: Vol 119, No 5-6 (2024)
- Pages: 459-469
- Section: Articles
- URL: https://journals.rcsi.science/0370-274X/article/view/260840
- DOI: https://doi.org/10.31857/S1234567824060090
- EDN: https://elibrary.ru/SKGVVO
- ID: 260840
Cite item
Abstract
С учетом последних достижений в области создания многокубитных квантовых систем все более широко обсуждается возможность использования квантовых компьютеров для решения задач комбинаторной оптимизации. В данной работе рассматривается применимость вероятностного алгоритма оптимизации на основе тензорных поездов в вариационных квантовых алгоритмах для решения задачи о разработке открытого месторождения. Предложенная методология сравнивается с традиционными подходами, для которых, как правило, характерны проблема исчезающе малых градиентов с ростом размерности задачи, а также чувствительность к наличию многих локальных минимумов. Показано, что предложенный подход, основанный на использовании вероятностного метода тензорной оптимизации, позволяет достаточно точно определять оптимум рассматриваемой задачи.
References
- J. Preskill, Quantum 2, 79 (2018).
- M.A. Nielsen and I.L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information, 10th Anniversary Edition, Cambridge University Press, Cambridge (2010).
- H. J. Briegel, D. Browne, W. D¨ur, R. Raussendorf, and M. van den Nest, Nat. Phys. 5, 19 (2009).
- R. Raussendorf and T.-C. Wei, Annu. Rev. Condens. Matter Phys. 3, 239 (2012).
- E. Farhi, J. Goldstone, S. Gutmann, and M. Sipser, arXiv:quant-ph/0001106 (2000).
- D. Aharonov, W. van Dam, J. Kempe, Z. Landau, S. Lloyd, and O. Regev, arXiv:quant-ph/0405098 (2004).
- J. Biamonte, P. Wittek, N. Pancotti, P. Rebentrost, N. Wiebe, and S. Lloyd, Nature 549, 195 (2017).
- J. Biamonte, Phys. Rev. A 103, L030401 (2021).
- M.P. Harrigan, K. J. Sung, M. Neeley et al. (Collaboration), Nat. Phys. 17, 332 (2021).
- S. Ebadi, A. Keesling, M. Cain et al. (Collaboration), Science 376, 1209 (2022).
- S. Yarkoni, E. Raponi, T. B¨ack, and S. Schmitt, Rep. Prog. Phys. 85, 104001 (2022).
- M.-T. Nguyen, J.-G. Liu, J. Wurtz, M.D. Lukin, S.-T. Wang, and H. Pichler, PRX Quantum 4, 010316 (2023).
- A. Peruzzo, J. McClean, P. Shadbolt, M.-H. Yung, X.-Q. Zhou, P. J. Love, A. Aspuru-Guzik, and J. L. O’Brien, Nat. Commun. 5, 4213 (2014).
- E. Farhi, J. Goldstone, and S. Gutmann, arXiv:1411.4028 (2014).
- N. Moll, P. Barkoutsos, L. S. Bishop et al. (Collaboration), Quantum Sci. Technol. 3, 030503 (2018).
- Y. Cao, J. Romero, J. P. Olson, M. Degroote, P.D. Johnson, M. Kieferova, I.D. Kivlichan, T. Menke, B. Peropadre, N.P.D. Sawaya, S. Sim, L. Veis, and A. Aspuru-Guzik, Chem. Rev. 119, 10856 (2019).
- A. Kardashin, A. Pervishko, J. Biamonte, and D. Yudin, Phys. Rev. A 104, L020402 (2021).
- J. Kattem¨olle and J. van Wezel, Phys. Rev. B 106, 214429 (2022).
- M. Schuld, I. Sinayskiy, and F. Petruccione, Contemp. Phys. 56, 172 (2015).
- J. Biamonte, P. Wittek, N. Pancotti, P. Rebentrost, N. Wiebe, and S. Lloyd, Nature 549, 195 (2017).
- M. Cerezo, A. Arrasmith, R. Babbush, S.C. Benjamin, S. Endo, K. Fujii, J.R. McClean, K. Mitarai, X. Yuan, L. Cincio, and P. J. Coles, Nat. Rev. Phys. 3, 625 (2021).
- G.E. Crooks, arXiv:1811.08419 (2018).
- L. Zhou, S.-T. Wang, S. Choi, H. Pichler, and M.D. Lukin, Phys. Rev. X 10, 021067 (2020).
- F.G. Fuchs, H. Kolden, N.H. Aase, and G. Sartor, SN Comput. Sci. 2, 89 (2021).
- S. Bravyi, A. Kliesch, R. Koenig, and E. Tang, Quantum 6, 678 (2022).
- M.T. Khumalo, HA. Chieza, K. Prag, and M. Woolway, Neural. Comput. & Applic., 1 (2022).
- W. Qian, R.A.M. Basili, M.M. Eshaghian-Wilner, A. Khokhar, G. Luecke, and J. P. Vary, Entropy 25, 1238 (2023).
- U. Azad, B.K. Behera, E.A. Ahmed, P.K. Panigrahi, and A. Farouk, IEEE Trans. Intell. Transp. Sys. 24, 7564 (2023).
- H. Lerch and I.F. Grossmann, Trans. CIM 68, 17 (1965).
- C. Meagher, R. Dimitrakopoulos, and D. Avis, J. Min. Sci. 50, 508 (2014).
- D. S. Hochbaum and A. Chen, Oper. Res. 48, 894 (2000).
- R. Khalokakaie, P.A. Dowd, and R. J. Fowell, Min. Tech. 109, 77 (2000).
- D. S. Hochbaum, Oper. Res. 56, 992 (2008).
- T. Hao, X. Huang, C. Jia, and C. Peng, Front. Phys. 10, 90659010 (2022).
- A. Peruzzo, J. McClean, P. Shadbolt, M.-H. Yung, X.-Q. Zhou, P. J. Love, A. Aspuru-Guzik, and J. L. O’Brien, Nat. Commun. 5, 4213 (2014).
- Y. Hindy, J. Pointing, M. Tolunay, S. Venkatarao, M. Motta, and J.A. Latone, arXiv:2107.11345 (2021).
- J.R. McClean, S. Boixo, V.N. Smelyanskiy, R. Babbush, and H. Neven, Nat. Commun. 9, 4812 (2018).
- D.Wierichs, C. Gogolin, and M. Kastoryano, Phys. Rev. Res. 2, 043246 (2020).
- A. Arrasmith, M. Cerezo, P. Czarnik, L. Cincio, and P. J. Coles, Quantum 5, 558 (2021).
- E. Grant, L. Wossnig, M. Ostaszewski, and M. Benedetti, Quantum 3, 214 (2019).
- A.A. Mele, G. B. Mbeng, G. E. Santoro, M. Collura, and P. Torta, Phys. Rev. A 106, L060401 (2022).
- K. Zhang, L. Liu, M.-H. Hsieh, and D. Tao, arXiv:2203.09376 (2022).
- A. Batsheva, A. Chertkov, G. Ryzhakov, and I. Oseledets, arXiv:2301.12162 (2023).
- A. Kandala, A. Mezzacapo, K. Temme, M. Takita, M. Brink, J. M. Chow, and J. M. Gambetta, Nature 549, 242 (2017).
- S. Sim, P. D. Johnson, and A. Aspuru-Guzik, Adv. Quantum Technol. 2, 1900070 (2019).
- M. Larocca, N. Ju, D. Garc´ia-Mart´in, P. J. Coles, and M. Cerezo, Nat. Comput. Sci. 3, 542 (2023).
- J. Romero, R. Babbush, J. R. McClean, C. Hempel, P. J. Love, and A. Aspuru-Guzik, Quantum Sci. Technol. 4, 014008 (2019).
- P.-L. Dallaire-Demers, J. Romero, L. Veis, S. Sim, and A. Aspuru-Guzik, Quantum Sci. Technol. 4, 045005 (2019).
- D. Wecker, M.B. Hastings, and M. Troyer, Phys. Rev. A 92, 042303 (2015).
- M. J.D. Powell, A Direct Search Optimization Method That Models the Objective and Constraint Functions by Linear Interpolation in Advances in Optimization and Numerical Analysis, Springer, Dordrecht (1994).
- L. Slattery, B. Villalonga, and B.K. Clark, Phys. Rev. Res. 4, 023072 (2022).
- M. S. Jattana, F. Jin, H. De Raedt, and K. Michielsen, Phys. Rev. Appl. 19, 024047 (2023).
- I. Oseledets and E. Tyrtyshnikov, Linear Algebra Appl. 432, 70 (2010).
- I.V. Oseledets, SIAM J. Sci. Comput. 33, 2295 (2011).
- A. Cichocki, N. Lee, I. Oseledets, A.H. Phan, Q. Zhao, and D.P. Mandic, Found. Trends Mach. Learn. 9, 249 (2016).
- A. Cichocki, N. Lee, I. Oseledets, A.H. Phan, Q. Zhao, and D.P. Mandic, Found. Trends Mach. Learn. 9, 431 (2017).
- S. Dolgov, K. Anaya-Izquierdo, C. Fox, and R. Scheichl, Stat. Comput. 30, 603 (2020).
- G. Aleksandrowicz, T. Alexander, P. Barkoutsos et al. (Collaboration), https://doi.org/10.5281/zenodo.2562111 (2019).
- J. E. Dennis and R.B. Schnabel, Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations, SIAM, Philadelphia (1996).
- P. Virtanen, R. Gommers, T. E. Oliphant et al. (Collaboration), Nat. Methods 17, 261 (2020).
- G. Paradezhenko, A. Pervishko, and D. Yudin, Phys. Rev. A 109, 012436 (2024).
- I. Zacharov, R. Arslanov, M. Gunin et al. (Collaboration), Open Eng. 9, 512 (2019).