論文の概要: High-quality Thermal Gibbs Sampling with Quantum Annealing Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01690v1
• Date: Fri, 3 Sep 2021 18:10:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 17:29:46.542211
• Title: High-quality Thermal Gibbs Sampling with Quantum Annealing Hardware
• Title（参考訳）: 量子アニーリングハードウェアを用いた高品位熱ギブスサンプリング
• Authors: Jon Nelson, Marc Vuffray, Andrey Y. Lokhov, Tameem Albash, Carleton Coffrin
• Abstract要約: 量子アニーリング(QA)は元々、Isingモデルのような自然なエンコーディングによる最適化タスクのソリューションを加速することを目的としていた。 QAハードウェアプラットフォームに関する最近の実験では、弱い相互作用に対応する動作状態において、QAハードウェアはノイズの多いギブスサンプリング器のように振る舞うことが示されている。 本研究は、ノイズ効果に頑健な小型ハードウェアネイティブIsingモデルのクラスを特定し、QAハードウェア上でこれらのモデルを実行するための新しい手順を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.82063632400181
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Annealing (QA) was originally intended for accelerating the solution of combinatorial optimization tasks that have natural encodings as Ising models. However, recent experiments on QA hardware platforms have demonstrated that, in the operating regime corresponding to weak interactions, the QA hardware behaves like a noisy Gibbs sampler at a hardware-specific effective temperature. This work builds on those insights and identifies a class of small hardware-native Ising models that are robust to noise effects and proposes a novel procedure for executing these models on QA hardware to maximize Gibbs sampling performance. Experimental results indicate that the proposed protocol results in high-quality Gibbs samples from a hardware-specific effective temperature and that the QA annealing time can be used to adjust the effective temperature of the output distribution. The procedure proposed in this work provides a new approach to using QA hardware for Ising model sampling presenting potential new opportunities for applications in machine learning and physics simulation.
• Abstract（参考訳）: 量子アニーリング(QA)はもともと、Isingモデルのような自然なエンコーディングを持つ組合せ最適化タスクのソリューションを加速することを目的としていた。 しかし、最近のQAハードウェアプラットフォームに関する実験では、弱い相互作用に対応する動作状態において、QAハードウェアはハードウェア固有の有効温度でノイズの多いギブスサンプリング器のように振る舞うことが示されている。 この研究はこれらの知見に基づいており、ノイズ効果に頑健な小さなハードウェアネイティブイジングモデルクラスを特定し、gibbsサンプリング性能を最大化するqaハードウェア上でこれらのモデルを実行するための新しい手順を提案する。 実験結果から,提案プロトコルはハードウェア固有の有効温度から高品質のgibbsサンプルを得ることができ,qaアニーリング時間を出力分布の有効温度調整に利用できることがわかった。 本研究で提案する手法は,機械学習および物理シミュレーションへの応用の可能性を示すIsingモデルサンプリングにQAハードウェアを使用するための新しいアプローチを提供する。

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