論文の概要: Post-Error Correction for Quantum Annealing Processor using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02030v2
• Date: Tue, 15 Mar 2022 14:05:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 05:35:32.968518
• Title: Post-Error Correction for Quantum Annealing Processor using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた量子アニーリングプロセッサの誤り後補正
• Authors: Tomasz \'Smierzchalski and {\L}ukasz Pawela and Zbigniew Pucha{\l}a and Tomasz Trzci\'nski and Bart{\l}omiej Gardas
• Abstract要約: 強化学習を用いて量子アニールにより出力される状態を補正する方法を示す。 予備的な結果は、強化学習を用いて量子アニールによって出力される状態を補正する方法を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.267156820352996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finding the ground state of the Ising spin-glass is an important and challenging problem (NP-hard, in fact) in condensed matter physics. However, its applications spread far beyond physic due to its deep relation to various combinatorial optimization problems, such as travelling salesman or protein folding. Sophisticated and promising new methods for solving Ising instances rely on quantum resources. In particular, quantum annealing is a quantum computation paradigm, that is especially well suited for Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO). Nevertheless, commercially available quantum annealers (i.e., D-Wave) are prone to various errors, and their ability to find low energetic states (corresponding to solutions of superior quality) is limited. This naturally calls for a post-processing procedure to correct errors (capable of lowering the energy found by the annealer). As a proof-of-concept, this work combines the recent ideas revolving around the DIRAC architecture with the Chimera topology and applies them in a real-world setting as an error-correcting scheme for quantum annealers. Our preliminary results show how to correct states output by quantum annealers using reinforcement learning. Such an approach exhibits excellent scalability, as it can be trained on small instances and deployed for large ones. However, its performance on the chimera graph is still inferior to a typical algorithm one could incorporate in this context, e.g., simulated annealing.
• Abstract（参考訳）: イジングスピングラスの基底状態を見つけることは、凝縮物質物理学における重要かつ挑戦的な問題(NP-hard)である。 しかし、その応用は旅行セールスマンやタンパク質の折りたたみといった様々な組合せ最適化問題と深い関係があるため、フィジカルをはるかに越えた。 Isingインスタンスを解くための高度で有望な新しい手法は、量子リソースに依存している。 特に量子アニール(quantum annealing)は量子計算のパラダイムであり、量子非制約バイナリ最適化(QUBO)に特に適している。 それでも、市販の量子アニール(すなわちD-Wave)は様々なエラーを起こしやすく、(高品質の解に対応する)低いエネルギー状態を見つける能力は限られている。 これは自然にエラーを修正するための後処理の手順を要求する(アニールのエネルギーを下げることができる)。 概念実証として、この研究はDIRACアーキテクチャを軸とする最近のアイデアとキメラトポロジーを組み合わせて、量子アニールの誤り訂正スキームとして現実世界に応用する。 本実験では,強化学習を用いた量子アニーラによる状態補正法を示す。 このようなアプローチは、小さなインスタンスでトレーニングし、大規模なインスタンスにデプロイできるため、優れたスケーラビリティを示す。 しかし、キメラグラフの性能は、この文脈で組み込むことができる典型的なアルゴリズム、例えばシミュレートされたアニーリングよりも劣っている。

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