論文の概要: Finding the optimal Nash equilibrium in a discrete Rosenthal congestion game using the Quantum Alternating Operator Ansatz

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09505v1
• Date: Thu, 20 Aug 2020 00:54:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 11:55:13.386517
• Title: Finding the optimal Nash equilibrium in a discrete Rosenthal congestion game using the Quantum Alternating Operator Ansatz
• Title（参考訳）: 量子交互作用素 ansatz を用いた離散ローゼンタール混雑ゲームにおける最適nash平衡の探索
• Authors: Mark Hodson, Brendan Ruck, Hugh Ong, Stefan Dulman, David Garvin
• Abstract要約: ゲートモデル量子コンピュータを用いて,離散共役ゲームにおいて最適ナッシュ平衡を求める。 本稿では,ゲートモデル量子コンピュータの最適シミュレータ上での解法を実装し,小型の2プレイヤーゲーム上でのトラクタビリティを実証する。
• 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: This paper establishes the tractability of finding the optimal Nash equilibrium, as well as the optimal social solution, to a discrete congestion game using a gate-model quantum computer. The game is of the type originally posited by Rosenthal in the 1970's. To find the optimal Nash equilibrium, we formulate an optimization problem encoding based on potential functions and path selection constraints, and solve it using the Quantum Alternating Operator Ansatz. We compare this formulation to its predecessor, the Quantum Approximate Optimization Algorithm. We implement our solution on an idealized simulator of a gate-model quantum computer, and demonstrate tractability on a small two-player game. This work provides the basis for future endeavors to apply quantum approximate optimization to quantum machine learning problems, such as the efficient training of generative adversarial networks using potential functions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ゲートモデル量子コンピュータを用いた離散共役ゲームにおいて,最適ナッシュ平衡と最適社会解を求めるためのトラクタビリティを確立する。 このゲームは1970年代にローゼンタールが提唱したタイプである。 最適ナッシュ平衡を求めるために、ポテンシャル関数と経路選択制約に基づいて最適化問題を定式化し、量子交互演算子Ansatzを用いて解く。 我々はこの定式化を、前任のQuantum Approximate Optimization Algorithmと比較する。 そこで我々はゲートモデル量子コンピュータの理想的なシミュレーター上にソリューションを実装し,小型の2プレイヤーゲーム上でのトラクタビリティを示す。 この研究は、量子機械学習問題に量子近似最適化を適用するための将来の取り組みの基礎を提供し、例えばポテンシャル関数を用いた生成的逆ネットワークの効率的なトレーニングを提供する。

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