QAOA를 이용한 Max-Cut 문제 해결을 위한 양자 회로 시뮬레이션 최적화 방향

양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)은 근사를 통해 조합 최적화 문제를 해결하는 데 사용되는 인기 있는 양자 알고리즘 중 하나입니다. QAOA는 고전 컴퓨터로 시뮬레이션된 물리적 및 가상 양자 컴퓨터 모두에서 평가될 수 있으며, 가상 컴퓨터는 잡음 없는 특징과 가용성 덕분에 선호됩니다. 그럼에도 불구하고, 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 가상 양자 컴퓨터에서 QAOA를 수행하는 것은 대규모 양자 회로 시뮬레이션(QCS)이 필요한 문제에 대해 느린 시뮬레이션 속도로 인한 어려움이 있습니다. 본 논문에서는 양자 연산을 압축하기 위한 수학적 최적화를 사용하여 QAOA를 위한 QCS를 가속화하는 기술을 제안하며, 계산 복잡성을 더욱 낮추기 위해 효율적인 비트 연산을 통합하고, 현대의 다중 코어 프로세서에서 다양한 수준의 병렬성을 활용하는 연구 사례를 통해 max-cut 문제 해결에서의 효과를 보여줍니다. 실험 결과는 가상 양자 컴퓨터에서 16코어, 32스레드 AMD Ryzen 9 5950X 프로세서로 실행된 최신 시뮬레이터인 QuEST를 17배 초월하는 상당한 성능 향상을 보여줍니다. 우리는 이 연구가 다양한 QAOA 응용 프로그램의 가속화를 위한 새로운 가능성을 열어준다고 믿습니다.