論文の概要: Many-body localization enables iterative quantum optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00842v1
- Date: Mon, 1 Nov 2021 11:22:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 17:09:16.940154
- Title: Many-body localization enables iterative quantum optimization
- Title（参考訳）: 多体局在化は反復量子最適化を可能にする
- Authors: Hanteng Wang, Hsiu-Chung Yeh, Alex Kamenev
- Abstract要約: 我々は,ガラス状のエネルギーランドスケープで最適化問題を解くための反復量子プロトコルを提案する。
これは多体局在遷移の三臨界点付近を周期的に循環することに基づいている。
三項臨界点の位置が分かっていれば、アルゴリズムは任意の精度で絶対最小値に一度に近づくことができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We suggest an iterative quantum protocol, allowing to solve optimization
problems with a glassy energy landscape. It is based on a periodic cycling
around the tricritical point of the many-body localization transition. This
ensures that each iteration leads to a non-exponentially small probability to
find a lower local energy minimum. The other key ingredient is to tailor the
cycle parameters to a currently achieved optimal state (the "reference" state)
and to reset them once a deeper minimum is found. We show that, if the position
of the tricritical point is known, the algorithm allows to approach the
absolute minimum with any given precision in a polynomial time.
- Abstract（参考訳）: 我々は,反復量子プロトコルを提案し,ガラス状エネルギー環境を用いて最適化問題を解く。
これは多体局在遷移の三臨界点付近の周期的サイクリングに基づいている。
これにより、各反復が局所エネルギーの最小値を求める非指数的に小さな確率に導くことが保証される。
もう1つの重要な要素は、サイクルパラメータを現在達成されている最適状態("参照"状態)に調整し、より深い最小値が見つかるとリセットすることである。
三項臨界点の位置が分かっていれば、このアルゴリズムは多項式時間で任意の精度で絶対最小値に近づくことができることを示す。
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