論文の概要: Optimizing the Optimizer: Decomposition Techniques for Quantum Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06079v1
• Date: Thu, 16 Jan 2020 21:35:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 00:38:27.267635
• Title: Optimizing the Optimizer: Decomposition Techniques for Quantum Annealing
• Title（参考訳）: 最適化器の最適化:量子アニーリングのための分解技術
• Authors: Gideon Bass, Max Henderson, Joshua Heath, and Joseph Dulny III
• Abstract要約: 現在の世代の量子コンピュータは、現実世界の問題を解決するには小さすぎる。 本研究では,ベンチマーク問題に対する多種多様なアプローチについて検討する。 その結果,解法の性能は問題グラフの構造に大きく依存していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although quantum computing hardware has evolved significantly in recent years, spurred by increasing industrial and government interest, the size limitation of current generation quantum computers remains an obstacle when applying these devices to relevant, real-world problems. In order to effectively exploit the potential benefits of quantum computing, heterogeneous approaches that combine both classical and quantum computing techniques are needed. In this work, we explore multiple heterogeneous approaches to solving multiple industry-relevant benchmark problems in order to understand how best to leverage quantum computers given current constraints. Our results indicate: that solver performance is highly dependent on the structure (size and edge density) of the problem graph; that reusing a single fixed problem embedding, as opposed to dynamically searching for problem embeddings, is key to avoiding computational bottlenecks; that solutions of better quality are produced by algorithms that iteratively propagate the influence that solving an individual sub-problem has to the remainder of the larger problem; and that the Qbsolv algorithm (which implements the aforementioned techniques) is, at this time, the state-of-the-art in producing quality solutions, in a timely fashion, to a variety of theoretical and real-world problems too large to directly embed onto a quantum annealing device.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングハードウェアは近年大きく進化し、産業や政府の関心が高まりつつあるが、現在の量子コンピュータのサイズ制限は、関連する現実世界の問題にこれらのデバイスを適用する際の障害となっている。 量子コンピューティングの潜在的な利点を効果的に活用するためには、古典的および量子コンピューティング技術を組み合わせた異種アプローチが必要である。 本研究では,現状の制約を満たす量子コンピュータの活用方法を理解するために,複数の産業関連ベンチマーク問題を解くための多種多様なアプローチについて検討する。 Our results indicate: that solver performance is highly dependent on the structure (size and edge density) of the problem graph; that reusing a single fixed problem embedding, as opposed to dynamically searching for problem embeddings, is key to avoiding computational bottlenecks; that solutions of better quality are produced by algorithms that iteratively propagate the influence that solving an individual sub-problem has to the remainder of the larger problem; and that the Qbsolv algorithm (which implements the aforementioned techniques) is, at this time, the state-of-the-art in producing quality solutions, in a timely fashion, to a variety of theoretical and real-world problems too large to directly embed onto a quantum annealing device.

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