Variatsionnaya kvantovaya optimizatsiya otkrytogo kar'era

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

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

  1. J. Preskill, Quantum 2, 79 (2018).
  2. M.A. Nielsen and I.L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information, 10th Anniversary Edition, Cambridge University Press, Cambridge (2010).
  3. H. J. Briegel, D. Browne, W. D¨ur, R. Raussendorf, and M. van den Nest, Nat. Phys. 5, 19 (2009).
  4. R. Raussendorf and T.-C. Wei, Annu. Rev. Condens. Matter Phys. 3, 239 (2012).
  5. E. Farhi, J. Goldstone, S. Gutmann, and M. Sipser, arXiv:quant-ph/0001106 (2000).
  6. D. Aharonov, W. van Dam, J. Kempe, Z. Landau, S. Lloyd, and O. Regev, arXiv:quant-ph/0405098 (2004).
  7. J. Biamonte, P. Wittek, N. Pancotti, P. Rebentrost, N. Wiebe, and S. Lloyd, Nature 549, 195 (2017).
  8. J. Biamonte, Phys. Rev. A 103, L030401 (2021).
  9. M.P. Harrigan, K. J. Sung, M. Neeley et al. (Collaboration), Nat. Phys. 17, 332 (2021).
  10. S. Ebadi, A. Keesling, M. Cain et al. (Collaboration), Science 376, 1209 (2022).
  11. S. Yarkoni, E. Raponi, T. B¨ack, and S. Schmitt, Rep. Prog. Phys. 85, 104001 (2022).
  12. M.-T. Nguyen, J.-G. Liu, J. Wurtz, M.D. Lukin, S.-T. Wang, and H. Pichler, PRX Quantum 4, 010316 (2023).
  13. 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).
  14. E. Farhi, J. Goldstone, and S. Gutmann, arXiv:1411.4028 (2014).
  15. N. Moll, P. Barkoutsos, L. S. Bishop et al. (Collaboration), Quantum Sci. Technol. 3, 030503 (2018).
  16. 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).
  17. A. Kardashin, A. Pervishko, J. Biamonte, and D. Yudin, Phys. Rev. A 104, L020402 (2021).
  18. J. Kattem¨olle and J. van Wezel, Phys. Rev. B 106, 214429 (2022).
  19. M. Schuld, I. Sinayskiy, and F. Petruccione, Contemp. Phys. 56, 172 (2015).
  20. J. Biamonte, P. Wittek, N. Pancotti, P. Rebentrost, N. Wiebe, and S. Lloyd, Nature 549, 195 (2017).
  21. 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).
  22. G.E. Crooks, arXiv:1811.08419 (2018).
  23. L. Zhou, S.-T. Wang, S. Choi, H. Pichler, and M.D. Lukin, Phys. Rev. X 10, 021067 (2020).
  24. F.G. Fuchs, H. Kolden, N.H. Aase, and G. Sartor, SN Comput. Sci. 2, 89 (2021).
  25. S. Bravyi, A. Kliesch, R. Koenig, and E. Tang, Quantum 6, 678 (2022).
  26. M.T. Khumalo, HA. Chieza, K. Prag, and M. Woolway, Neural. Comput. & Applic., 1 (2022).
  27. W. Qian, R.A.M. Basili, M.M. Eshaghian-Wilner, A. Khokhar, G. Luecke, and J. P. Vary, Entropy 25, 1238 (2023).
  28. U. Azad, B.K. Behera, E.A. Ahmed, P.K. Panigrahi, and A. Farouk, IEEE Trans. Intell. Transp. Sys. 24, 7564 (2023).
  29. H. Lerch and I.F. Grossmann, Trans. CIM 68, 17 (1965).
  30. C. Meagher, R. Dimitrakopoulos, and D. Avis, J. Min. Sci. 50, 508 (2014).
  31. D. S. Hochbaum and A. Chen, Oper. Res. 48, 894 (2000).
  32. R. Khalokakaie, P.A. Dowd, and R. J. Fowell, Min. Tech. 109, 77 (2000).
  33. D. S. Hochbaum, Oper. Res. 56, 992 (2008).
  34. T. Hao, X. Huang, C. Jia, and C. Peng, Front. Phys. 10, 90659010 (2022).
  35. 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).
  36. Y. Hindy, J. Pointing, M. Tolunay, S. Venkatarao, M. Motta, and J.A. Latone, arXiv:2107.11345 (2021).
  37. J.R. McClean, S. Boixo, V.N. Smelyanskiy, R. Babbush, and H. Neven, Nat. Commun. 9, 4812 (2018).
  38. D.Wierichs, C. Gogolin, and M. Kastoryano, Phys. Rev. Res. 2, 043246 (2020).
  39. A. Arrasmith, M. Cerezo, P. Czarnik, L. Cincio, and P. J. Coles, Quantum 5, 558 (2021).
  40. E. Grant, L. Wossnig, M. Ostaszewski, and M. Benedetti, Quantum 3, 214 (2019).
  41. A.A. Mele, G. B. Mbeng, G. E. Santoro, M. Collura, and P. Torta, Phys. Rev. A 106, L060401 (2022).
  42. K. Zhang, L. Liu, M.-H. Hsieh, and D. Tao, arXiv:2203.09376 (2022).
  43. A. Batsheva, A. Chertkov, G. Ryzhakov, and I. Oseledets, arXiv:2301.12162 (2023).
  44. A. Kandala, A. Mezzacapo, K. Temme, M. Takita, M. Brink, J. M. Chow, and J. M. Gambetta, Nature 549, 242 (2017).
  45. S. Sim, P. D. Johnson, and A. Aspuru-Guzik, Adv. Quantum Technol. 2, 1900070 (2019).
  46. M. Larocca, N. Ju, D. Garc´ia-Mart´in, P. J. Coles, and M. Cerezo, Nat. Comput. Sci. 3, 542 (2023).
  47. J. Romero, R. Babbush, J. R. McClean, C. Hempel, P. J. Love, and A. Aspuru-Guzik, Quantum Sci. Technol. 4, 014008 (2019).
  48. P.-L. Dallaire-Demers, J. Romero, L. Veis, S. Sim, and A. Aspuru-Guzik, Quantum Sci. Technol. 4, 045005 (2019).
  49. D. Wecker, M.B. Hastings, and M. Troyer, Phys. Rev. A 92, 042303 (2015).
  50. 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).
  51. L. Slattery, B. Villalonga, and B.K. Clark, Phys. Rev. Res. 4, 023072 (2022).
  52. M. S. Jattana, F. Jin, H. De Raedt, and K. Michielsen, Phys. Rev. Appl. 19, 024047 (2023).
  53. I. Oseledets and E. Tyrtyshnikov, Linear Algebra Appl. 432, 70 (2010).
  54. I.V. Oseledets, SIAM J. Sci. Comput. 33, 2295 (2011).
  55. A. Cichocki, N. Lee, I. Oseledets, A.H. Phan, Q. Zhao, and D.P. Mandic, Found. Trends Mach. Learn. 9, 249 (2016).
  56. A. Cichocki, N. Lee, I. Oseledets, A.H. Phan, Q. Zhao, and D.P. Mandic, Found. Trends Mach. Learn. 9, 431 (2017).
  57. S. Dolgov, K. Anaya-Izquierdo, C. Fox, and R. Scheichl, Stat. Comput. 30, 603 (2020).
  58. G. Aleksandrowicz, T. Alexander, P. Barkoutsos et al. (Collaboration), https://doi.org/10.5281/zenodo.2562111 (2019).
  59. J. E. Dennis and R.B. Schnabel, Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations, SIAM, Philadelphia (1996).
  60. P. Virtanen, R. Gommers, T. E. Oliphant et al. (Collaboration), Nat. Methods 17, 261 (2020).
  61. G. Paradezhenko, A. Pervishko, and D. Yudin, Phys. Rev. A 109, 012436 (2024).
  62. I. Zacharov, R. Arslanov, M. Gunin et al. (Collaboration), Open Eng. 9, 512 (2019).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Российская академия наук

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».