[12p-S101-1~15] FS.1 Focused Session "AI Electronics"

[12p-S101-11] Optimization of QAOA with Quantum Processing Unit via Stochastic Gradient Descent

〇Ryo Okita¹, Tsukasa Miki¹, Moe Shimada¹, Jun-ichi Shirakashi¹ (1.Tokyo Univ. Agr. & Tech.)

Keywords:Quantum Computer, Quantum Approximate Optimization Algorithm, Combinatorial Optimization

現在のNISQと呼ばれるゲート型量子計算機で生成した量子状態は雑音の影響を顕著に受ける。そのため、Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)を始めとした量子・古典ハイブリッドアルゴリズムにおいて量子計算機での計算コストを抑えた実装方法が求められている。そこで我々は、QAOA特有の異なる問題が共通して持つ解空間の特徴を効率的に探索可能であると考えられる確率的勾配降下法を用いて、変分パラメータの最適化における量子計算機の実行回数を低減させることを検討した。