論文の概要: Quantum walk in a reinforced free-energy landscape: Quantum annealing with reinforcement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10908v2
• Date: Thu, 14 Jul 2022 15:55:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 06:00:38.988533
• Title: Quantum walk in a reinforced free-energy landscape: Quantum annealing with reinforcement
• Title（参考訳）: 強化自由エネルギー景観における量子ウォーク--強化による量子アニーリング
• Authors: Abolfazl Ramezanpour
• Abstract要約: 強化は、システムの指数的に小さなエネルギーギャップを回避できる戦略の1つである。 本研究では、強化のための構成空間における局所エントロピーを取り上げ、アルゴリズムを多くの容易かつ難しい最適化問題に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Providing an optimal path to a quantum annealing algorithm is key to finding good approximate solutions to computationally hard optimization problems. Reinforcement is one of the strategies that can be used to circumvent the exponentially small energy gaps of the system in the annealing process. Here a time-dependent reinforcement term is added to the Hamiltonian in order to give lower energies to the most probable states of the evolving system. In this study, we take a local entropy in the configuration space for the reinforcement and apply the algorithm to a number of easy and hard optimization problems. The reinforced algorithm performs better than the standard quantum annealing algorithm in the quantum search problem, where the optimal parameters behave very differently depending on the number of solutions. Moreover, the reinforcements can change the discontinuous phase transitions of the mean-field p-spin model ($p>2$) to a continuous transition. The algorithm's performance in the binary perceptron problem is also superior to that of the standard quantum annealing algorithm, which already works better than a classical simulated annealing algorithm.
• Abstract（参考訳）: 量子アニールアルゴリズムへの最適経路を提供することは、計算的に難しい最適化問題の近似解を見つけるための鍵となる。 強化は、アニーリングプロセスにおけるシステムの指数関数的に小さいエネルギーギャップを回避するために使用できる戦略の1つである。 ここで、ハミルトニアンに時間依存の強化項を加え、進化する系の最も可能性の高い状態に対して低いエネルギーを与える。 本研究では、強化のための構成空間における局所エントロピーを取り上げ、アルゴリズムを多くの容易かつ難しい最適化問題に適用する。 強化されたアルゴリズムは、最適パラメータが解数によって非常に異なる振る舞いをする量子探索問題において、標準的な量子アニールアルゴリズムよりも優れている。 さらに、強化は平均場p-スピンモデルの不連続相転移(p>2$)を連続遷移に変換することができる。 バイナリパーセプトロン問題におけるアルゴリズムの性能は、従来のシミュレートされたアニールアルゴリズムよりも優れている標準的な量子アニールアルゴリズムよりも優れている。

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