論文の概要: Quantum Algorithms for solving Hard Constrained Optimisation Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13125v1
- Date: Sat, 26 Feb 2022 12:23:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-03 10:24:39.943241
- Title: Quantum Algorithms for solving Hard Constrained Optimisation Problems
- Title（参考訳）: ハード制約最適化問題の量子アルゴリズム
- Authors: Parfait Atchade-Adelomou
- Abstract要約: この論文は、ハード制約最適化問題の解法として量子アルゴリズムを扱う。
これは、量子コンピュータがソーシャルワーカーにとって最高のスケジュールを見つけるなど、日々の問題を解決する方法を示している。
我々は,VQE を高速化する量子指数値近似アルゴリズム EVA を提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The thesis deals with Quantum Algorithms for solving Hard Constrained
Optimization Problems. It shows how quantum computers can solve difficult
everyday problems such as finding the best schedule for social workers or the
path of a robot picking and batching in a warehouse. The path to the solution
has led to the definition of a new artificial intelligence paradigm with
quantum computing, quantum Case-Based Reasoning (qCBR) and to a proof of
concept to integrate the capacity of quantum computing within mobile robotics
using a Raspberry Pi 4 as a processor (qRobot), capable of operating with
leading technology players such as IBMQ, Amazon Braket (D-Wave) and Pennylane.
To improve the execution time of variational algorithms in this NISQ era and
the next, we have proposed EVA: a quantum Exponential Value Approximation
algorithm that speeds up the VQE, and that is, to date, the flagship of the
quantum computation. To improve the execution time of variational algorithms in
this NISQ era and the next, we have proposed EVA: a quantum Exponential Value
Approximation algorithm that speeds up the VQE, and that is, to date, the
flagship of the quantum computation.
- Abstract（参考訳）: この論文は、ハード制約最適化問題を解決するための量子アルゴリズムを扱う。
量子コンピュータが、ソーシャルワーカーにとって最高のスケジュールを見つけることや、倉庫でロボットを拾い、バッチする経路を見つけるなど、日々の難しい問題を解決する方法を示している。
このソリューションへの道のりは、量子コンピューティング、量子ケースベースの推論(qCBR)、および、IBMQ、Amazon Braket(D-Wave)、Pennylaneといった主要な技術プレーヤーと操作可能なRaspberry Pi 4をプロセッサ(qRobot)として使用して、モバイルロボティクスにおける量子コンピューティングの能力を統合する概念の証明を含む、新しい人工知能パラダイムの定義につながった。
このnisq時代とそれに続く変分アルゴリズムの実行時間を改善するため、我々はvqeを高速化する量子指数値近似アルゴリズムであるevaを提案した。
このnisq時代とそれに続く変分アルゴリズムの実行時間を改善するため、我々はvqeを高速化する量子指数値近似アルゴリズムであるevaを提案した。
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