アルゴリズムの詳細

Amplify SDK で対応している量子最適化アルゴリズムについてその理論的な枠組みを紹介します。

各アルゴリズムのページではより詳細なアルゴリズム、及び理論について説明します。

• QAOA のアルゴリズム: 量子コンピュータと古典最適化を組み合わせて組合せ最適化問題 (PUBO) を解く代表的な変分量子アルゴリズムです。問題に対応するハミルトニアンを構成し、パラメトリック量子回路 (Ansatz) を用いてその基底状態を近似的に探索します。

• 制約付き QAOA のアルゴリズム: N-HOT 制約 (ちょうど \(n\) 個の変数のみが \(-1\) となる等式制約) を考慮した Ansatz を用いる QAOA です。制約条件で制限された量子状態の部分空間内で最適化を行うことで、ペナルティ法に比べて効率的に制約付き問題を解けることが期待されます。

• Recursive QAOA のアルゴリズム: 深さの浅い QAOA を繰り返し実行し、段階的に問題の変数を削減してから最適解を特定する手法です。回路の深さを抑えながら大規模な問題への適用を目指します。