論文の概要: Integer Programming from Quantum Annealing and Open Quantum Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11970v1
- Date: Thu, 24 Sep 2020 22:18:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 02:26:09.735453
- Title: Integer Programming from Quantum Annealing and Open Quantum Systems
- Title（参考訳）: 量子アニーリングとオープン量子システムからの整数プログラミング
- Authors: Chia Cheng Chang, Chih-Chieh Chen, Christopher Koerber, Travis S.
Humble, Jim Ostrowski
- Abstract要約: 我々は,古典的なNPハード問題である整数線形プログラミング問題を量子アニール上で解くアルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムはランダムな推測よりも優れているが、小さな問題に限られている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8049701904919515
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While quantum computing proposes promising solutions to computational
problems not accessible with classical approaches, due to current hardware
constraints, most quantum algorithms are not yet capable of computing systems
of practical relevance, and classical counterparts outperform them. To
practically benefit from quantum architecture, one has to identify problems and
algorithms with favorable scaling and improve on corresponding limitations
depending on available hardware. For this reason, we developed an algorithm
that solves integer linear programming problems, a classically NP-hard problem,
on a quantum annealer, and investigated problem and hardware-specific
limitations. This work presents the formalism of how to map ILP problems to the
annealing architectures, how to systematically improve computations utilizing
optimized anneal schedules, and models the anneal process through a simulation.
It illustrates the effects of decoherence and many body localization for the
minimum dominating set problem, and compares annealing results against
numerical simulations of the quantum architecture. We find that the algorithm
outperforms random guessing but is limited to small problems and that annealing
schedules can be adjusted to reduce the effects of decoherence. Simulations
qualitatively reproduce algorithmic improvements of the modified annealing
schedule, suggesting the improvements have origins from quantum effects.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、古典的手法ではアクセスできない計算問題の有望な解を提案するが、現在のハードウェアの制約のため、ほとんどの量子アルゴリズムはまだ実用的妥当性の計算システムには対応していない。
量子アーキテクチャを効果的に活用するには、スケーリングに優れた問題やアルゴリズムを特定し、利用可能なハードウェアに依存する制限を改善する必要がある。
そこで我々は,古典的なNPハード問題である整数線形プログラミング問題を量子アニール上で解くアルゴリズムを開発し,問題とハードウェア固有の制約について検討した。
本研究は,ilp問題をアニーリングアーキテクチャにマップする方法,最適化アニールスケジュールを利用した計算を体系的に改善する方法,シミュレーションによるアニールプロセスをモデル化する方法の形式化について述べる。
最小支配集合問題に対するデコヒーレンスと多くのボディローカライゼーションの効果を示し、アニーリングの結果と量子アーキテクチャの数値シミュレーションを比較した。
このアルゴリズムはランダムな推測よりも優れているが、小さな問題に限られており、アニーリングスケジュールを調整してデコヒーレンスの影響を低減することができる。
シミュレーションは改良されたアニーリングスケジュールのアルゴリズム的な改善を定性的に再現し、改善が量子効果に由来することを示唆している。
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