論文の概要: Polynomial unconstrained binary optimisation inspired by optical simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13167v2
• Date: Sun, 11 Sep 2022 21:36:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 16:10:49.059273
• Title: Polynomial unconstrained binary optimisation inspired by optical simulation
• Title（参考訳）: 光シミュレーションによる多項式非拘束二元最適化
• Authors: Dmitry A. Chermoshentsev, Aleksei O. Malyshev, Mert Esencan, Egor S. Tiunov, Douglas Mendoza, Al\'an Aspuru-Guzik, Aleksey K. Fedorov and Alexander I. Lvovsky
• Abstract要約: 制約のないバイナリ最適化の問題を解決するために,光コヒーレントIsingマシンにヒントを得たアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムを既存のPUBOアルゴリズムに対してベンチマークし,その優れた性能を観察する。 タンパク質の折り畳み問題や量子化学問題へのアルゴリズムの適用は、PUBO問題による電子構造問題の近似の欠点に光を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.11703556419582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an algorithm inspired by optical coherent Ising machines to solve the problem of polynomial unconstrained binary optimization (PUBO). We benchmark the proposed algorithm against existing PUBO algorithms on the extended Sherrington-Kirkpatrick model and random third-degree polynomial pseudo-Boolean functions, and observe its superior performance. We also address instances of practically relevant computational problems such as protein folding and electronic structure calculations with problem sizes not accessible to existing quantum annealing devices. The application of our algorithm to protein folding and quantum chemistry problems sheds light on the shortcomings of approximating the electronic structure problem by a PUBO problem, which, in turn, puts into question the applicability of the unconstrained binary optimization formulation, such as that of quantum annealers and coherent Ising machines, in this context.
• Abstract（参考訳）: 多項式非拘束型バイナリ最適化(pubo)問題を解くために,光コヒーレントイジングマシンにインスパイアされたアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムをシェリントン・カークパトリックモデルとランダムな3次多項式擬ブール関数を用いて,既存のPUBOアルゴリズムと比較し,その性能を検証した。 また, タンパク質の折り畳みや電子構造計算といった, 既存の量子アニーリング装置では利用できないような, 実際に関連する計算問題の例についても論じる。 タンパク質の折り畳みや量子化学問題へのアルゴリズムの適用は、pubo問題による電子構造問題の近似の欠点を浮き彫りにするものであり、量子アニーラやコヒーレントイジングマシンのような、制約のない二進最適化式の適用性に疑問を投げかけている。

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