論文の概要: Benchmarking Quantum(-inspired) Annealing Hardware on Practical Use Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02325v2
• Date: Sat, 24 Sep 2022 09:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 03:49:24.334804
• Title: Benchmarking Quantum(-inspired) Annealing Hardware on Practical Use Cases
• Title（参考訳）: 実例における量子(インスパイアされた)アニーリングハードウェアのベンチマーク
• Authors: Tian Huang, Jun Xu, Tao Luo, Xiaozhe Gu, Rick Goh, Weng-Fai Wong
• Abstract要約: 我々は、一般的な科学的問題から実用における複雑な問題まで、最適化問題で量子(インスパイアされた)アニールをベンチマークする。 実験により、両アニーラーは小さいサイズと単純な設定の問題に対して有効であるが、実用サイズと設定の問題に直面した場合には実用性を失うことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.965081091470859
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum(-inspired) annealers show promise in solving combinatorial optimisation problems in practice. There has been extensive researches demonstrating the utility of D-Wave quantum annealer and quantum-inspired annealer, i.e., Fujitsu Digital Annealer on various applications, but few works are comparing these platforms. In this paper, we benchmark quantum(-inspired) annealers with three combinatorial optimisation problems ranging from generic scientific problems to complex problems in practical use. In the case where the problem size goes beyond the capacity of a quantum(-inspired) computer, we evaluate them in the context of decomposition. Experiments suggest that both annealers are effective on problems with small size and simple settings, but lose their utility when facing problems in practical size and settings. Decomposition methods extend the scalability of annealers, but they are still far away from practical use. Based on the experiments and comparison, we discuss the advantages and limitations of quantum(-inspired) annealers, as well as the research directions that may improve the utility and scalability of the these emerging computing technologies.
• Abstract（参考訳）: quantum(-inspired) annealersは、実際に組合せ最適化問題を解決することに有望である。 D-Waveの量子アニールと量子インスパイアされたアニール、すなわち富士通デジタルアニールの様々な応用を実証する広範な研究があるが、これらのプラットフォームを比較する研究はほとんどない。 本稿では,汎用的な科学的問題から複雑な問題まで,実用的な3つの組合せ最適化問題を持つ量子アニーラについて述べる。 問題のサイズが量子(インスパイアされた)コンピュータの容量を超える場合、分解の文脈でそれらを評価する。 実験の結果、両アニーラーは小さいサイズと単純な設定の問題に対して有効であるが、実用サイズと設定の問題に直面すると実用性を失うことが示唆された。 分解法はアニールのスケーラビリティを拡大するが、それでも実用には程遠い。 実験と比較に基づいて、量子(インスパイアされた)アニールの利点と限界、およびこれらの新興コンピューティング技術の実用性とスケーラビリティを改善する研究の方向性について議論する。

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