論文の概要: Quantum-Inspired Solvers on Mixed-Integer Linear Programming Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04574v1
• Date: Sun, 10 Apr 2022 01:09:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 16:37:11.450810
• Title: Quantum-Inspired Solvers on Mixed-Integer Linear Programming Problem
• Title（参考訳）: 混合整数線形計画問題に対する量子インスパイア解法
• Authors: Hao Wang, Yu Pan, Wei Cui
• Abstract要約: 混合整数線形プログラミング(MILP)は、人工知能、生化学、ファイナンス、暗号などにおいて重要な役割を果たす。 量子インスパイアされたIsingマシンは、新しい計算パラダイムとして、Isingモデルに還元することで整数プログラミングの問題を解決するために使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.381176216135922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mixed-integer linear programming (MILP) plays a crucial role in artificial intelligence, biochemistry, finance, cryptography, etc. Notwithstanding popular for decades, the researches of MILP solvers are still limited by the resource consumption caused by complexity and failure of Moore's Law. Quantum-inspired Ising machines, as a new computing paradigm, can be used to solve integer programming problems by reducing them into Ising models. Therefore, it is necessary to understand the technical evolution of quantum inspired solvers to break the bottleneck. In this paper, the concept and traditional algorithms for MILP are introduced. Then, focused on Ising model, the principle and implementations of annealers and coherent Ising machines are summarized. Finally, the paper discusses the challenges and opportunities of miniaturized solvers in the future.
• Abstract（参考訳）: 混合整数線形プログラミング(MILP)は、人工知能、生化学、金融、暗号などにおいて重要な役割を果たす。 数十年にわたって人気があったにもかかわらず、MILPソルバの研究はムーアの法則の複雑さと失敗に起因する資源消費によって制限されている。 量子インスパイアされたイジングマシンは、新しいコンピューティングパラダイムとして、イジングモデルに縮小することで整数プログラミング問題を解決するために使用できる。 したがって、ボトルネックを破るために量子インスパイアされたソルバの技術的進化を理解する必要がある。 本稿では,MILPの概念と従来のアルゴリズムを紹介する。 次に、イジングモデルに着目し、アニーラーとコヒーレントなイジングマシンの原理と実装を要約する。 最後に, 今後, 小型化が進む課題と可能性について論じる。

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