制約を圧縮して表現する量子技術を開発~量子計算機による組合せ最適化解法の高精度化を実現~

2025-08-29 早稲田大学

早稲田大学の研究チームは、量子計算機で組合せ最適化問題を高精度に解く新手法を開発した。現実問題では「制約(ルール)」が多く、従来は量子計算機が制約違反の解を出力し精度が低下する課題があった。研究では制約を満たす解の集合を量子ビットで圧縮表現する技術を構築し、探索すべき組合せ数を削減。これをゲート型量子計算機用のアルゴリズムに組み込み、シミュレーション実験で最大kカット問題や二次ナップサック問題など複数の典型課題において従来法より高い精度を確認した。本手法は量子計算機に容易に導入でき、交通流最適化やCO₂削減など実社会の課題解決に応用可能。今後は化学計算や機械学習など幅広い領域で有効性検証が進められる。

制約を圧縮して表現する量子技術を開発~量子計算機による組合せ最適化解法の高精度化を実現~
図1 組合せ最適化問題のもつ制約を量子計算機で圧縮して表現するための手法の概要。
図1の補足:図中央上は量子回路を表し、量子ゲート※3(左から制御NOTゲートとXゲート)を作用させることで、表(図中央下)で示した変換を実行する。

<関連情報>

制約付き組合せ最適化のための圧縮空間量子近似最適化アルゴリズム Compressed space quantum approximate optimization algorithm for constrained combinatorial optimization

Tatsuhiko Shirai; Nozomu Togawa
IEEE Transactions on Quantum Engineering  Published:25 August 2025
DOI:https://doi.org/10.1109/TQE.2025.3602404

Abstract

Combinatorial optimization is a promising area for achieving quantum speedup. The quantum approximate optimization algorithm (QAOA) is designed to search for low-energy states of the Ising model, which correspond to near-optimal solutions of combinatorial optimization problems (COPs). However, effectively dealing with constraints of COPs remains a significant challenge. Existing methods, such as tailoring mixing operators, are typically limited to specific constraint types, like one-hot constraints. To address these limitations, we introduce a method for engineering a compressed space that represents the feasible solution space with fewer qubits than the original. Our approach includes a scalable technique for determining the unitary transformation between the compressed and original spaces on gate-based quantum computers. We then propose compressed space QAOA, which seeks near-optimal solutions within this reduced space, while utilizing the Ising model formulated in the original Hilbert space. Experimental results on a quantum simulator demonstrate the effectiveness of our method in solving various constrained COPs.

1603情報システム・データ工学
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