Новый шаг к масштабируемой квантовой оптимизации
Задачи оптимизации – от химии и материаловедения до логистики и финансов – входят в число главных потенциальных областей применения квантовых компьютеров.
Одним из наиболее перспективных методов для квантовых процессоров ближайшего будущего считается квантовый алгоритм приближенной оптимизации (QAOA). Он достаточно универсален и не слишком требователен к аппаратным ресурсам. Однако стандартный подход требует сложной гибридной настройки параметров, которая с ростом размера задач сталкивается с серьезными вычислительными трудностями.
Ученые Российского квантового центра эмпирически исследовали масштабируемость модифицированной версии этого алгоритма – fpQAOA (с фиксированными параметрами).
В статье физики продемонстрировали, что разработанный ими протокол fpQAOA позволяет кардинально изменить характер масштабирования алгоритма. В изученном диапазоне размеров задач медианное количество запусков квантовой схемы для нахождения качественного приближенного решения не растет с увеличением размерности, при этом глубина квантовой схемы остается полиномиальной.
Подробнее в карточках
Задачи оптимизации – от химии и материаловедения до логистики и финансов – входят в число главных потенциальных областей применения квантовых компьютеров.
Одним из наиболее перспективных методов для квантовых процессоров ближайшего будущего считается квантовый алгоритм приближенной оптимизации (QAOA). Он достаточно универсален и не слишком требователен к аппаратным ресурсам. Однако стандартный подход требует сложной гибридной настройки параметров, которая с ростом размера задач сталкивается с серьезными вычислительными трудностями.
Ученые Российского квантового центра эмпирически исследовали масштабируемость модифицированной версии этого алгоритма – fpQAOA (с фиксированными параметрами).
В статье физики продемонстрировали, что разработанный ими протокол fpQAOA позволяет кардинально изменить характер масштабирования алгоритма. В изученном диапазоне размеров задач медианное количество запусков квантовой схемы для нахождения качественного приближенного решения не растет с увеличением размерности, при этом глубина квантовой схемы остается полиномиальной.
Подробнее в карточках