Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comparison between the Iterative Local Search and Exhaustive Search methods applied to QAOA in Max-Cut and Ising Spin Model problems

論文の概要: Comparison between the Iterative Local Search and Exhaustive Search methods applied to QAOA in Max-Cut and Ising Spin Model problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03441v1
Date: Fri, 6 May 2022 18:27:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-14 03:27:01.706715
Title: Comparison between the Iterative Local Search and Exhaustive Search methods applied to QAOA in Max-Cut and Ising Spin Model problems
Title（参考訳）: Max-Cut と Ising Spin Model 問題における反復局所探索法とQAOA に適用した排他探索法の比較
Authors: Brian Garc\'ia Sarmina
Abstract要約: Exhaustive Search (ES) と Iterative Local Search (ILS) の比較 ESおよびILSアプローチは、局所(古典的コンピュータ)および実シミュレーション(IBM量子コンピュータ)におけるQAOAにおけるこれらの手法の長所と短所をシミュレートした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A comparison is made between Exhaustive Search (ES) and Iterative Local Search (ILS). Such comparison was made using the Quantum Approximation Optimization Algorithm (QAOA). QAOA has been extensively researched due to its this potential to be implemented in actual quantum hardware, and its promising future in optimization problems and quantum machine learning. ES and ILS approaches were simulated to determine the pros and cons of these techniques for QAOA in local (classic computer) and real simulations (IBM quantum computer). These classic approaches were used in QAOA to approximate the optimal expected value in Max-Cut and Ising Spin Model (ISM) problems, both of these flavors have three simulated configurations called: linear, cyclic and complete (or full).
Abstract（参考訳）: Exhaustive Search (ES) と Iterative Local Search (ILS) を比較した。この比較は量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて行った。 QAOAは、実際の量子ハードウェアに実装される可能性や、最適化問題や量子機械学習における将来性から、広く研究されている。 ESおよびILSアプローチは、局所(古典的コンピュータ)および実シミュレーション(IBM量子コンピュータ)におけるQAOAにおけるこれらの手法の長所と短所をシミュレートした。これらの古典的なアプローチは、Max-Cut と Ising Spin Model (ISM) 問題の最適値を近似するためにQAOAで用いられ、どちらも線形、巡回、完全(または完全)と呼ばれる3つのシミュレートされた構成を持つ。

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