Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-block ADMM Heuristics for Mixed-Binary Optimization on Classical and Quantum Computers

論文の概要: Multi-block ADMM Heuristics for Mixed-Binary Optimization on Classical and Quantum Computers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02069v2
Date: Wed, 3 Feb 2021 15:52:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-13 21:30:30.993462
Title: Multi-block ADMM Heuristics for Mixed-Binary Optimization on Classical and Quantum Computers
Title（参考訳）: 古典コンピュータと量子コンピュータの混合双対最適化のためのマルチブロックADMMヒューリスティックス
Authors: Claudio Gambella and Andrea Simonetto
Abstract要約: 本稿では,2次最適化問題に対する現行手法の適用性を高めるために,分解に基づくアプローチを提案する。我々は、乗算器の交互方向法(ADMM)が、MBOを二項制約のない問題(量子アルゴリズムで解ける)に分割できることを示した。提案手法の有効性は,Qiskit で実装された量子回路上での VQE と QAOA を用いたシミュレーションにより,いくつかの最適化問題に対して得られた数値結果によって示される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Solving combinatorial optimization problems on current noisy quantum devices is currently being advocated for (and restricted to) binary polynomial optimization with equality constraints via quantum heuristic approaches. This is achieved using, e.g., the variational quantum eigensolver (VQE) and the quantum approximate optimization algorithm (QAOA). We present a decomposition-based approach to extend the applicability of current approaches to "quadratic plus convex" mixed binary optimization (MBO) problems, so as to solve a broad class of real-world optimization problems. In the MBO framework, we show that the alternating direction method of multipliers (ADMM) can split the MBO into a binary unconstrained problem (that can be solved with quantum algorithms), and continuous constrained convex subproblems (that can be solved cheaply with classical optimization solvers). The validity of the approach is then showcased by numerical results obtained on several optimization problems via simulations with VQE and QAOA on the quantum circuits implemented in Qiskit, an open-source quantum computing software development framework.
Abstract（参考訳）: 現在の雑音量子デバイスにおける組合せ最適化問題の解法は、量子ヒューリスティックアプローチによる等式制約付きバイナリ多項式最適化(および制限付き)のために現在提唱されている。これは例えば、変分量子固有解法(VQE)と量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて達成される。本稿では,現在の手法を "quadratic plus convex" mixed binary optimization (mbo) 問題に適用し,実世界の最適化問題の幅広いクラスを解決するための分解ベースアプローチを提案する。 MBOフレームワークでは、乗算器の交互方向法(ADMM)が、MBOを二進的非制約問題(量子アルゴリズムで解ける)と連続的制約付き凸サブプロブレム(古典的な最適化解法で安価に解ける)に分割できることが示されている。このアプローチの有効性は、オープンソースの量子コンピューティングソフトウェア開発フレームワークであるQiskitで実装された量子回路上でのVQEとQAOAのシミュレーションにより、いくつかの最適化問題で得られた数値結果によって示される。

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