論文の概要: Fluctuation guided search in quantum annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06335v3
• Date: Mon, 9 Nov 2020 20:36:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 06:34:46.915853
• Title: Fluctuation guided search in quantum annealing
• Title（参考訳）: 量子アニールにおけるゆらぎ誘導探索
• Authors: Nicholas Chancellor
• Abstract要約: より量子ゆらぎが許容される解を求める量子アニールの傾向について論じる。 量子ビットの局所的な制御が、ゆらぎのレベルを制御し、探索を導くのにどのように使えるかを示します。 このトレードオフを活用することが、特にハイブリッドアルゴリズムにおいて、事実上重要な場所について論じます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum annealing has great promise in leveraging quantum mechanics to solve combinatorial optimisation problems. However, to realize this promise to it's fullest extent we must appropriately leverage the underlying physics. In this spirit, I examine how the well known tendency of quantum annealers to seek solutions where more quantum fluctuations are allowed can be used to trade off optimality of the solution to a synthetic problem for the ability to have a more flexible solution, where some variables can be changed at little or no cost. I demonstrate this tradeoff experimentally using the reverse annealing feature a D-Wave Systems QPU for both problems composed of all binary variables, and those containing some higher-than-binary discrete variables. I further demonstrate how local controls on the qubits can be used to control the levels of fluctuations and guide the search. I discuss places where leveraging this tradeoff could be practically important, namely in hybrid algorithms where some penalties cannot be directly implemented on the annealer and provide some proof-of-concept evidence of how these algorithms could work.
• Abstract（参考訳）: 量子アニールは、組合せ最適化問題を解くために量子力学を活用することに非常に有望である。 しかし、この約束を実現するためには、基礎となる物理学を適切に活用する必要がある。 この精神の中で、量子アニールのよく知られた傾向として、よりフレキシブルな解を持つための合成問題への解の最適性をトレードオフするために、より量子ゆらぎが許容される解を求める方法について考察する。 このトレードオフは、D-Wave Systems QPUという逆アニーリング機能を用いて、全てのバイナリ変数からなる問題と、高次2値の離散変数を含むものの両方に対して実験的に実証する。 さらに、量子ビットの局所的な制御が、変動のレベルを制御し、探索を導くためにどのように使用できるかを実証する。 このトレードオフを活用することが事実上重要である場所について論じる。例えばハイブリッドアルゴリズムでは、一部のペナルティをアニールに直接実装することができず、これらのアルゴリズムがどのように機能するかの実証的な証拠を提供する。

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