Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum annealing sampling with a bias field

論文の概要: Quantum annealing sampling with a bias field

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15820v1
Date: Tue, 31 May 2022 14:21:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-11 04:00:21.911000
Title: Quantum annealing sampling with a bias field
Title（参考訳）: バイアス場を用いた量子アニールサンプリング
Authors: Tobias Gra{\ss}
Abstract要約: 量子アニールサンプリングの結果に対するバイアス場の影響について検討する。偏りのあるアルゴリズムは特に大きな問題に対して有効であることがわかった。
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: The presence of a bias field, encoding some information about the target state, can enhance the performance of quantum optimization methods. Here we investigate the effect of such a bias field on the outcome of quantum annealing sampling, at the example of the exact cover problem. The sampling is carried out on a D-Wave machine, and different bias configurations are benchmarked against the unbiased sampling procedure. It is found that the biased annealing algorithm works particularly well for larger problem sizes, where the Hamming distance between bias and target configuration becomes less important. This work motivates future research efforts for finding good bias configurations, either on the quantum machine itself, or in a hybrid fashion via classical algorithms.
Abstract（参考訳）: 対象状態に関する情報を符号化するバイアス場の存在は、量子最適化法の性能を高めることができる。本稿では,このようなバイアス場が量子アニーリングサンプリング結果に与える影響について,完全被覆問題の例として検討する。サンプリングはD波機上で行われ、偏りのないサンプリング手順に対して異なるバイアス構成がベンチマークされる。偏りアニーリングアルゴリズムは, 偏りと目標設定とのハミング距離が重要度が低くなる問題の大きさに対して特に有効であることがわかった。この研究は、量子マシン自身、または古典的なアルゴリズムによるハイブリッドな方法で、優れたバイアス構成を見つけるための将来の研究の動機となっている。

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