論文の概要: Ising machines as hardware solvers of combinatorial optimization problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00276v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 08:24:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 02:57:36.982373
• Title: Ising machines as hardware solvers of combinatorial optimization problems
• Title（参考訳）: 組合せ最適化問題のハードウェア解法としてのイジングマシン
• Authors: Naeimeh Mohseni, Peter L. McMahon, Tim Byrnes
• Abstract要約: イジングマシンは、アイジングモデルの絶対的あるいは近似的な基底状態を見つけることを目的としたハードウェアソルバである。 既存の標準デジタルコンピュータより優れたスケーラブルなIsingマシンは、実用アプリケーションに大きな影響を与える可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8732539895890135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ising machines are hardware solvers which aim to find the absolute or approximate ground states of the Ising model. The Ising model is of fundamental computational interest because it is possible to formulate any problem in the complexity class NP as an Ising problem with only polynomial overhead. A scalable Ising machine that outperforms existing standard digital computers could have a huge impact for practical applications for a wide variety of optimization problems. In this review, we survey the current status of various approaches to constructing Ising machines and explain their underlying operational principles. The types of Ising machines considered here include classical thermal annealers based on technologies such as spintronics, optics, memristors, and digital hardware accelerators; dynamical-systems solvers implemented with optics and electronics; and superconducting-circuit quantum annealers. We compare and contrast their performance using standard metrics such as the ground-state success probability and time-to-solution, give their scaling relations with problem size, and discuss their strengths and weaknesses.
• Abstract（参考訳）: Ising MachineはIsingモデルの絶対的あるいは近似的な基底状態を見つけることを目的としたハードウェアソルバである。 イジングモデルは、多項式オーバーヘッドのみを持つイジング問題として複雑性クラスNPの任意の問題を定式化できるため、基本的な計算的関心事である。 既存の標準デジタルコンピュータを上回るスケーラブルなイジングマシンは、様々な最適化問題に対する実用的な応用に大きな影響を与える可能性がある。 本稿では,Ising マシン構築における様々なアプローチの現状を概観し,その基礎となる運用原理を説明する。 ここで検討されるIsingマシンのタイプには、スピントロニクス、光学、メムリスタ、デジタルハードウェアアクセラレーターといった技術に基づく古典的な熱アニール、光学とエレクトロニクスで実装された力学系ソルバ、超伝導系量子アニールなどがある。 基礎状態の成功確率や解決までの時間などの基準値を用いて,それらの性能を比較し比較し,課題サイズとのスケーリング関係を示し,その強みと弱点について議論する。

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