Fugu-MT 論文翻訳(概要): Iterative Quantum Optimization with Adaptive Problem Hamiltonian

論文の概要: Iterative Quantum Optimization with Adaptive Problem Hamiltonian

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13432v1
Date: Thu, 28 Apr 2022 12:04:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-15 06:40:54.620838
Title: Iterative Quantum Optimization with Adaptive Problem Hamiltonian
Title（参考訳）: 適応問題ハミルトニアンを用いた反復量子最適化
Authors: Yifeng Rocky Zhu, David Joseph, Cong Ling, Florian Mintert
Abstract要約: このような制限された問題で得られた解をハミルトン問題として定義する反復アルゴリズムについて述べる。最短ベクトル問題の数値的な例では、改良された問題列を持つアルゴリズムが所望の解に収束することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.4417702222583
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Quantum optimization algorithms hold the promise of solving classically hard, discrete optimization problems in practice. The requirement of encoding such problems in a Hamiltonian realized with a finite -- and currently small -- number of qubits, however, poses the risk of finding only the optimum within the restricted space supported by this Hamiltonian. We describe an iterative algorithm in which a solution obtained with such a restricted problem Hamiltonian is used to define a new problem Hamiltonian that is better suited than the previous one. In numerical examples of the shortest vector problem, we show that the algorithm with a sequence of improved problem Hamiltonians converges to the desired solution.
Abstract（参考訳）: 量子最適化アルゴリズムは、古典的にハードで離散的な最適化問題を実際に解くことを約束する。しかし、そのような問題をハミルトニアンに符号化する必要性は、有限個の(現在は小さい)量子ビット数で実現され、このハミルトニアンが支持する制限された空間内でのみ最適なものを見つけるリスクをもたらす。このような制限付き問題ハミルトニアンを用いて得られる解を用いて、前よりも適した新しい問題ハミルトニアンを定義する反復アルゴリズムについて述べる。最短ベクトル問題の数値的な例では、改良された問題列を持つアルゴリズムが所望の解に収束することを示す。

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