論文の概要: Computational Phase Transitions: Benchmarking Ising Machines and Quantum Optimisers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05579v2
• Date: Wed, 30 Dec 2020 12:36:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 22:19:39.343914
• Title: Computational Phase Transitions: Benchmarking Ising Machines and Quantum Optimisers
• Title（参考訳）: 計算相転移:ベンチマーク装置と量子オプティマイザ
• Authors: Hariphan Philathong and Vishwa Akshay and Ksenia Samburskaya and Jacob Biamonte
• Abstract要約: 最も厳しい例は、一様ランダム分布を許容する制御パラメータを持つ狭い領域で十分に集中しているように見える。 コヒーレントイジングマシンから生成した分布の計算位相遷移を観測できることが確立されている。
• 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: While there are various approaches to benchmark physical processors, recent findings have focused on computational phase transitions. This is due to several factors. Importantly, the hardest instances appear to be well-concentrated in a narrow region, with a control parameter allowing uniform random distributions of problem instances with similar computational challenge. It has been established that one could observe a computational phase transition in a distribution produced from coherent Ising machine(s). In terms of quantum approximate optimisation, the ability for the quantum algorithm to function depends critically on the ratio of a problems constraint to variable ratio (called density). The critical density dependence on performance resulted in what was called, reachability deficits. In this perspective we recall the background needed to understand how to apply computational phase transitions in various bench-marking tasks and we survey several such contemporary findings.
• Abstract（参考訳）: 物理プロセッサのベンチマークには様々なアプローチがあるが、最近の研究は計算相転移に焦点を当てている。 これはいくつかの要因による。 重要なことに、最も難しいインスタンスは狭い領域に集中しており、同様の計算課題を持つ問題インスタンスの均一なランダム分布を可能にする制御パラメータがある。 コヒーレントイジングマシン(s)から生成された分布における計算相転移を観察できることが確立されている。 量子近似最適化の観点では、量子アルゴリズムが機能する能力は、変数比(密度と呼ばれる)に制約される問題の比率に決定的に依存する。 性能に対する臨界密度依存性は、いわゆる到達可能性の欠陥を引き起こした。 この観点からは,様々なベンチマーキングタスクに計算位相遷移をどのように適用するかを理解するために必要な背景を思い出し,これらの現代的知見のいくつかを調査した。

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