論文の概要: The quantum annealing gap and quench dynamics in the exact cover problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08101v3
• Date: Tue, 11 Jan 2022 22:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-26 15:31:57.882133
• Title: The quantum annealing gap and quench dynamics in the exact cover problem
• Title（参考訳）: 正確な被覆問題における量子アニールギャップとクエンチダイナミクス
• Authors: Bernhard Irsigler and Tobias Grass
• Abstract要約: アナリングはゆっくりと変化するパラメータを持つハミルトンの平衡位相を探索する。 クエンチはハミルトンの急激な変化であり、非平衡状態を生み出している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quenching and annealing are extreme opposites in the time evolution of a quantum system: Annealing explores equilibrium phases of a Hamiltonian with slowly changing parameters and can be exploited as a tool for solving complex optimization problems. In contrast, quenches are sudden changes of the Hamiltonian, producing a non-equilibrium situation. Here, we investigate the relation between the two cases. Specifically, we show that the minimum of the annealing gap, which is an important bottleneck of quantum annealing algorithms, can be revealed from a dynamical quench parameter which describes the dynamical quantum state after the quench. Combined with statistical tools including the training of a neural network, the relation between quench and annealing dynamics can be exploited to reproduce the full functional behavior of the annealing gap from the quench data. We show that the partial or full knowledge about the annealing gap which can be gained in this way can be used to design optimized quantum annealing protocols with a practical time-to-solution benefit. Our results are obtained from simulating random Ising Hamiltonians, representing hard-to-solve instances of the exact cover problem.
• Abstract（参考訳）: 熱処理と熱処理は、量子系の時間進化において極端な反対である: 熱処理は、ゆっくりと変化するパラメータを持つハミルトンの平衡位相を探索し、複雑な最適化問題を解決するツールとして利用することができる。 対照的に、クエンチはハミルトンの突然の変化であり、非平衡状態を生み出す。 本稿では,両者の関係について検討する。 具体的には,量子アニーリングアルゴリズムの重要なボトルネックであるアニーリングギャップの最小値が,クエンチ後の動的量子状態を記述する動的クエンチパラメータから明らかにできることを示す。 ニューラルネットワークのトレーニングを含む統計的ツールと組み合わせることで、クエンチとアニーリングダイナミクスの関係を利用して、クエンチデータからアニーリングギャップの完全な機能的挙動を再現することができる。 このような方法で得られるアニーリングギャップに関する部分的あるいは完全な知識は、実用的な時間対解の利点を持つ最適化された量子アニーリングプロトコルの設計に使用できる。 我々の結果は、厳密な被覆問題の難解な例を表すランダムなイジング・ハミルトニアンのシミュレーションから得られる。

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