Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multiple Query Optimization using a Hybrid Approach of Classical and Quantum Computing

論文の概要: Multiple Query Optimization using a Hybrid Approach of Classical and Quantum Computing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10508v1
Date: Thu, 22 Jul 2021 08:12:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-23 18:04:36.017948
Title: Multiple Query Optimization using a Hybrid Approach of Classical and Quantum Computing
Title（参考訳）: 古典・量子計算のハイブリッドアプローチによる多重クエリ最適化
Authors: Tobias Fankhauser, Marc E. Sol\`er, Rudolf M. F\"uchslin, Kurt Stockinger
Abstract要約: データ集約的な問題領域において重要なNPハード問題である多重クエリ最適化問題(MQO)に取り組む。ゲート型量子コンピュータ上でMQOを解くために,新しい古典量子アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムでは, クビット効率が99%に近づき, ほぼ2倍に向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7077661158850292
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum computing promises to solve difficult optimization problems in chemistry, physics and mathematics more efficiently than classical computers, but requires fault-tolerant quantum computers with millions of qubits. To overcome errors introduced by today's quantum computers, hybrid algorithms combining classical and quantum computers are used. In this paper we tackle the multiple query optimization problem (MQO) which is an important NP-hard problem in the area of data-intensive problems. We propose a novel hybrid classical-quantum algorithm to solve the MQO on a gate-based quantum computer. We perform a detailed experimental evaluation of our algorithm and compare its performance against a competing approach that employs a quantum annealer -- another type of quantum computer. Our experimental results demonstrate that our algorithm currently can only handle small problem sizes due to the limited number of qubits available on a gate-based quantum computer compared to a quantum computer based on quantum annealing. However, our algorithm shows a qubit efficiency of close to 99% which is almost a factor of 2 higher compared to the state of the art implementation. Finally, we analyze how our algorithm scales with larger problem sizes and conclude that our approach shows promising results for near-term quantum computers.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、従来のコンピュータよりも化学、物理学、数学の難しい最適化問題をより効率的に解くことを約束しているが、数百万キュービットのフォールトトレラント量子コンピュータを必要とする。現在の量子コンピュータがもたらした誤りを克服するために、古典的コンピュータと量子コンピュータを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムが用いられる。本稿では、データ集約問題領域において重要なNPハード問題である多重クエリ最適化問題(MQO)に取り組む。ゲート型量子コンピュータ上でMQOを解くために,新しい古典量子アルゴリズムを提案する。我々は,提案アルゴリズムの詳細な実験評価を行い,その性能を,他のタイプの量子コンピュータを用いた競合するアプローチと比較する。実験の結果,量子アニーリングに基づく量子コンピュータと比較してゲートベースの量子コンピュータで利用可能な量子ビット数が限られているため,現在,我々のアルゴリズムは小さな問題しか扱えないことがわかった。しかし,本アルゴリズムでは, クビット効率が99%に近づき, ほぼ2倍に向上した。最後に,我々のアルゴリズムがより大きな問題サイズでどのようにスケールするかを分析し,短期量子コンピュータに有望な結果をもたらすと結論づける。

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