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Efficient qaoa optimization using Directed Restarts and Graph Lookup 2

Efficient QAOA Optimization using Directed Restarts and Grap...

引用

2nd International Workshop on Quantum Classical Cooperative Computing (QCCC)

作者： Wang, Meng Fang, Bo Li, Ang Nair, Prashant Univ British Columbia Vancouver BC Canada Pacific Northwest Natl Lab Richland WA 99354 USA

ISBN: (纸本)9798400701627

Variational Quantum Algorithms (VQA) aim to enhance the capabilities of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. These algorithms utilize parameterized circuits and classical optimizers to iteratively execute circuits with varying parameters. However, VQA faces computational overheads due to repeated iterations and random restarts. Prior work suggests using basic sub-graphs to transfer parameters for the input graph, reducing optimizer overheads but limiting applicability to structured regular graphs. In real-world applications, random irregular graphs are common, and existing methods are not scalable or practical for such graphs. This paper presents a framework that aims to improve random irregular graphs in VQA. The framework uses graph similarity and important features like total edge counts, average edge counts, and variance. It follows an iterative process to choose basis sub-graphs from a small database and adjust parameters accordingly. Classical optimizers then utilize these parameters to determine when to restart and perform gradient descent. This approach increases the chances of reaching global maximum points.

关键词： qaoa parameter optimization qaoa parameter transfer parameterized quantum circuits quantum variational algorithms

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