Exploiting Symmetry Reduces the Cost of Training QAOA

A promising approach to the practical application of the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) is finding QAOA parameters classically in simulation and sampling the solutions from QAOA with optimized parameters on a quantum computer. Doing so requires repeated evaluations of QAOA energy...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE transactions on quantum engineering Jg. 2; S. 1 - 9
Hauptverfasser:	Shaydulin, Ruslan, Wild, Stefan M.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York IEEE 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:	Algorithms Approximation algorithms Automorphisms Benchmarks Graph theory Graphs Hardware Linear programming Optimization Parameters quantum approximate optimization algorithm quantum approximate optimization algorithm (QAOA) Quantum computers quantum computing quantum optimization Qubit Simulation Solvers Subgroups Symmetry Tensors Training
ISSN:	2689-1808, 2689-1808
Online-Zugang:	Volltext
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