論文の概要: Breaking limitation of quantum annealer in solving optimization problems
under constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05298v1
- Date: Thu, 13 Feb 2020 01:00:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-03 19:23:25.109994
- Title: Breaking limitation of quantum annealer in solving optimization problems
under constraints
- Title（参考訳）: 制約下における最適化問題の解法における量子アニールの破断限界
- Authors: Masayuki Ohzeki
- Abstract要約: キメラグラフ上の大規模最適化問題の解法を提案する。
提案手法は, キメラグラフに埋め込まれることなく, 完全に連結したIsingモデルに対処することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum annealing is a generic solver for optimization problems that uses
fictitious quantum fluctuation. The most groundbreaking progress in the
research field of quantum annealing is its hardware implementation, i.e., the
so-called quantum annealer, using artificial spins. However, the connectivity
between the artificial spins is sparse and limited on a special network known
as the chimera graph. Several embedding techniques have been proposed, but the
number of logical spins, which represents the optimization problems to be
solved, is drastically reduced. In particular, an optimization problem
including fully or even partly connected spins suffers from low embeddable size
on the chimera graph. In the present study, we propose an alternative approach
to solve a large-scale optimization problem on the chimera graph via a
well-known method in statistical mechanics called the Hubbard-Stratonovich
transformation or its variants. The proposed method can be used to deal with a
fully connected Ising model without embedding on the chimera graph and leads to
nontrivial results of the optimization problem. We tested the proposed method
with a number of partition problems involving solving linear equations and the
traffic flow optimization problem in Sendai and Kyoto cities in Japan.
- Abstract（参考訳）: 量子アニーリング(quantum annealing)は、架空の量子揺らぎを用いた最適化問題のための汎用解法である。
量子アニールの研究分野における最も画期的な進歩は、そのハードウェア実装、すなわち人工スピンを用いたいわゆる量子アニールである。
しかし、人工スピン間の接続は弱く、キメラグラフと呼ばれる特別なネットワークで制限されている。
いくつかの埋め込み技術が提案されているが、解くべき最適化問題を表す論理スピンの数は大幅に減少している。
特に、完全あるいは部分連結スピンを含む最適化問題は、キメラグラフ上の低埋め込み可能なサイズに悩まされる。
本研究では,統計力学においてよく知られた手法であるハバード・ストラトノヴィッチ変換あるいはその変種を用いて,キメラグラフの大規模最適化問題を解決するための代替手法を提案する。
提案手法は,キメラグラフに埋め込まれることなく完全に連結したIsingモデルを扱うことができ,最適化問題の非自明な結果をもたらす。
提案手法は, 線形方程式の解法や, 京都市と仙台市における交通流最適化問題を含む分割問題を多数抱えて検証した。
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