論文の概要: Quantum-accelerated constraint programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04502v2
- Date: Tue, 21 Sep 2021 00:22:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-08 18:29:35.965632
- Title: Quantum-accelerated constraint programming
- Title（参考訳）: 量子加速制約プログラミング
- Authors: Kyle E. C. Booth, Bryan O'Gorman, Jeffrey Marshall, Stuart Hadfield,
Eleanor Rieffel
- Abstract要約: Constraint (CP) は制約満足度とプログラミング最適化問題のモデル化と解決に使用されるパラダイムである。
量子アルゴリズムは、推論と探索の両方のレベルでCPを加速することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.377986002491873
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Constraint programming (CP) is a paradigm used to model and solve constraint
satisfaction and combinatorial optimization problems. In CP, problems are
modeled with constraints that describe acceptable solutions and solved with
backtracking tree search augmented with logical inference. In this paper, we
show how quantum algorithms can accelerate CP, at both the levels of inference
and search. Leveraging existing quantum algorithms, we introduce a
quantum-accelerated filtering algorithm for the $\texttt{alldifferent}$ global
constraint and discuss its applicability to a broader family of global
constraints with similar structure. We propose frameworks for the integration
of quantum filtering algorithms within both classical and quantum backtracking
search schemes, including a novel hybrid classical-quantum backtracking search
method. This work suggests that CP is a promising candidate application for
early fault-tolerant quantum computers and beyond.
- Abstract（参考訳）: 制約プログラミング (cp) は制約満足度と組合せ最適化問題をモデル化し、解決するために用いられるパラダイムである。
CPでは、問題は許容可能な解を記述する制約でモデル化され、論理的推論を付加したバックトラック木探索で解決される。
本稿では,量子アルゴリズムによるCPの高速化について,推論と探索の両レベルで述べる。
既存の量子アルゴリズムを利用して、$\texttt{alldifferent}$グローバル制約に対する量子加速フィルタリングアルゴリズムを導入し、同様の構造を持つより広い範囲のグローバル制約に適用可能性について議論する。
本稿では,新しい古典量子バックトラッキング探索法を含む,古典的および量子的バックトラッキング探索スキームにおける量子フィルタリングアルゴリズムの統合のためのフレームワークを提案する。
この研究は、CPが早期フォールトトレラント量子コンピュータなどに対する有望な候補であることを示している。
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