論文の概要: Quantum Dynamics of Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03312v2
- Date: Sat, 9 Oct 2021 07:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 22:58:12.752642
- Title: Quantum Dynamics of Optimization Problems
- Title(参考訳): 最適化問題の量子ダイナミクス
- Authors: Peng Wang, Gang Xin, Yuwei Jiao
- Abstract要約: 最適化問題のシュル「オーディンガー方程式」は、運動方程式を確立するために用いられる。
最適化アルゴリズムの基本反復構造は、フォッカー・プランク方程式の解釈に従って与えられる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.28459947733108
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this letter, by establishing the Schr\"odinger equation of the
optimization problem, the optimization problem is transformed into a
constrained state quantum problem with the objective function as the potential
energy. The mathematical relationship between the objective function and the
wave function is established, and the quantum interpretation of the
optimization problem is realized. Under the black box model, the Schr\"odinger
equation of the optimization problem is used to establish the kinetic equation,
i.e., the Fokker-Planck equation of the time evolution of the optimization
algorithm, and the basic iterative structure of the optimization algorithm is
given according to the interpretation of the Fokker-Planck equation. The
establishment of the Fokker-Planck equation allows optimization algorithms to
be studied using dynamic methods and is expected to become an important
theoretical basis for algorithm dynamics.
- Abstract(参考訳): この書簡では、最適化問題のschr\"odinger方程式を確立することにより、最適化問題は目的関数をポテンシャルエネルギーとして制約状態量子問題に変換される。
目的関数と波動関数の数学的関係を確立し、最適化問題の量子解釈を実現する。
ブラックボックスモデルでは、最適化問題のschr\"odinger方程式を用いて、最適化アルゴリズムの時間発展のfokker-planck方程式を定式化し、fokker-planck方程式の解釈に従って最適化アルゴリズムの基本的な反復構造を与える。
Fokker-Planck方程式の確立により、最適化アルゴリズムを動的手法で研究することができ、アルゴリズム力学の重要な理論的基盤となることが期待されている。
関連論文リスト
- Optimizing Unitary Coupled Cluster Wave Functions on Quantum Hardware: Error Bound and Resource-Efficient Optimizer [0.0]
本稿では、量子ハードウェア上でのユニタリ結合クラスタ波関数の最適化のための射影量子固有解法(PQE)アプローチについて検討する。
このアルゴリズムはシュル・オーディンガー方程式の射影を用いて、試行状態をハミルトニアンの固有状態に効率的に近づける。
我々は,BFGS法を用いて最適化されたarXiv:2102.00345とVQEの両方で導入された最適化よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-19T15:03:59Z) - Quantum algorithms for the variational optimization of correlated electronic states with stochastic reconfiguration and the linear method [0.0]
本稿では、ユニタリ作用素の積に相関した波動関数の変動最適化のための量子アルゴリズムを提案する。
古典的なコンピューティングハードウェアの実装には、指数関数的に計算コストが増加する必要があるが、量子アルゴリズムのコスト(回路数とショット数)はシステムサイズである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-03T17:53:35Z) - Analyzing and Enhancing the Backward-Pass Convergence of Unrolled
Optimization [50.38518771642365]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。
この設定における中心的な課題は最適化問題の解によるバックプロパゲーションであり、しばしば閉形式を欠いている。
本稿では, 非線形最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し, 特定の反復法による線形システムの解と等価であることを示す。
Folded Optimizationと呼ばれるシステムが提案され、非ローリングなソルバ実装からより効率的なバックプロパゲーションルールを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T23:15:18Z) - Quantum approximate optimization via learning-based adaptive
optimization [5.399532145408153]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、目的最適化問題の解法として設計されている。
その結果,アルゴリズムは速度,精度,効率,安定性の点で従来の近似よりも大幅に優れていた。
この研究はQAOAの全パワーを解き放つのに役立ち、実践的な古典的なタスクにおいて量子的優位性を達成するための道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T02:14:56Z) - Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。
1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。
本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-28T01:50:42Z) - A Contraction Theory Approach to Optimization Algorithms from
Acceleration Flows [1.90365714903665]
私たちは、適切なODEを設計し、識別するための原則化された方法論を提供するために収縮理論を使用します。
本稿では, ODE の新しいシステム,すなわち Accelerated-Contracting-Nesterov フローを提案する。
注目すべきことに、この流れの単純明示的なオイラー離散化はネステロフ加速度法に対応する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-18T21:11:37Z) - Quantum variational optimization: The role of entanglement and problem
hardness [0.0]
本稿では, 絡み合いの役割, 変動量子回路の構造, 最適化問題の構造について検討する。
数値計算の結果,絡み合うゲートの分布を問題のトポロジに適応させる利点が示唆された。
リスク型コスト関数に条件値を適用することで最適化が向上し、最適解と重複する確率が増大することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T14:06:54Z) - Direct Optimal Control Approach to Laser-Driven Quantum Particle
Dynamics [77.34726150561087]
間接制御理論に対する頑健で柔軟な代替手段として, 直接最適制御を提案する。
この方法は、バイスタブルポテンシャルにおけるレーザー駆動のウェーブパレットダイナミクスの場合に説明される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T07:59:29Z) - Sequential Subspace Search for Functional Bayesian Optimization
Incorporating Experimenter Intuition [63.011641517977644]
本アルゴリズムは,実験者のガウス過程から引き出された一組の引き数で区切られた関数空間の有限次元ランダム部分空間列を生成する。
標準ベイズ最適化は各部分空間に適用され、次の部分空間の出発点(オリジン)として用いられる最良の解である。
シミュレーションおよび実世界の実験,すなわちブラインド関数マッチング,アルミニウム合金の最適析出強化関数の探索,深層ネットワークの学習速度スケジュール最適化において,本アルゴリズムを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-08T06:54:11Z) - Convergence of adaptive algorithms for weakly convex constrained
optimization [59.36386973876765]
モローエンベロープの勾配のノルムに対して$mathcaltilde O(t-1/4)$収束率を証明する。
我々の分析では、最小バッチサイズが1ドル、定数が1位と2位のモーメントパラメータが1ドル、そしておそらくスムーズな最適化ドメインで機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T17:43:19Z) - Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem
Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。
このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。
本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-11T13:52:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。