論文の概要: Boosting the Performance of Quantum Annealers using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02360v2
- Date: Mon, 7 Mar 2022 11:12:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-08 12:20:03.255561
- Title: Boosting the Performance of Quantum Annealers using Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習による量子アニーラの性能向上
- Authors: Jure Brence, Dragan Mihailovi\'c, Viktor Kabanov, Ljup\v{c}o
Todorovski, Sa\v{s}o D\v{z}eroski, Jaka Vodeb
- Abstract要約: 現在、5000量子ビットの商用アプリケーションを提供しているのは量子アニールだけである。
量子アニールによって解くことができる問題の大きさは、主に環境ノイズやプロセッサの固有の欠陥に起因する誤差によって制限される。
本稿では,機械学習手法に基づく新しい誤り訂正手法を用いて,本質的不完全性の問題に対処する。
- 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: Noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices are spearheading the second
quantum revolution. Of these, quantum annealers are the only ones currently
offering real world, commercial applications on as many as 5000 qubits. The
size of problems that can be solved by quantum annealers is limited mainly by
errors caused by environmental noise and intrinsic imperfections of the
processor. We address the issue of intrinsic imperfections with a novel error
correction approach, based on machine learning methods. Our approach adjusts
the input Hamiltonian to maximize the probability of finding the solution. In
our experiments, the proposed error correction method improved the performance
of annealing by up to three orders of magnitude and enabled the solving of a
previously intractable, maximally complex problem.
- Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスは、第2の量子革命を先導している。
これらのうち、5000量子ビットの商用アプリケーションを提供しているのは量子アニールだけである。
量子アニールによって解くことができる問題の大きさは、主に環境ノイズやプロセッサの固有の欠陥に起因する誤差によって制限される。
本稿では,機械学習手法に基づく新しい誤り訂正手法を用いて,本質的不完全性の問題に対処する。
この手法は入力ハミルトニアンを調整して解を見つける確率を最大化する。
実験では, 提案手法により, 焼鈍性能を最大3桁まで改善し, 従来は難解で, 極端に複雑な問題の解法を可能にした。
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