[23p-22B-1~13] FS.1 Focused Session "AI Electronics"

2:45 PM - 3:00 PM JST(5:45 AM - 6:00 AM UTC)

[23p-22B-7] Optimization of Variational Parameters Using Stochastic Gradient Descent in Quantum Approximate Optimization Algorithm

〇kosuke Kusa¹, Daisuke Tsukayama¹, Jun-ichi Shirakashi¹, Hiroshi Imai² (1.Tokyo Univ. Agr. & Tech., 2.Univ. Tokyo)

Keywords:

Gate-Based Quantum Computer,Quantum-Classical Hybrid Algorithm,Quantum Approximate Optimization Algorithm

QAOAは、量子断熱計算と変分原理に基づいて組合せ最適化問題の求解を行う手法である。これまで我々は、類似した組合せ最適化問題のハミルトニアンにおけるエネルギーランドスケープの特徴が共通していることを利用して、確率的勾配降下法を用いたQAOAアルゴリズム(SGD-QAOA)により量子計算機の実行回数を低減した。今回は、SGD-QAOAを用いて異なるグラフ構造を有するMax-Cut問題の求解を行った。