論文の概要: How viable is quantum annealing for solving linear algebra problems?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10576v1
- Date: Tue, 21 Jun 2022 17:55:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-08 12:44:15.251721
- Title: How viable is quantum annealing for solving linear algebra problems?
- Title（参考訳）: 線形代数問題の解法における量子アニールの有効性
- Authors: Ajinkya Borle, Samuel J. Lomonaco
- Abstract要約: 量子アニールを用いた線形代数における様々な問題に対するメタヒューリスティックの評価を行った。
我々は,従来観測されていた現象に対する新たな洞察を提供するために,断熱原理に基づくシミュレーションを用いる。
本稿では,量子アニールを用いたハイブリッド手法を提案する。
- 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: With the increasing popularity of quantum computing and in particular quantum
annealing, there has been growing research to evaluate the meta-heuristic for
various problems in linear algebra: from linear least squares to matrix and
tensor factorization. At the core of this effort is to evaluate quantum
annealing for solving linear least squares and linear systems of equations. In
this work, we focus on the viability of using quantum annealing for solving
these problems. We use simulations based on the adiabatic principle to provide
new insights for previously observed phenomena with the D-wave machines, such
as quantum annealing being robust against ill-conditioned systems of equations
and scaling quite well against the number of rows in a system. We then propose
a hybrid approach which uses a quantum annealer to provide a initial guess of
the solution $x_0$, which would then be iteratively improved with classical
fixed point iteration methods.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングや特に量子アニールの人気が高まり、線形代数における様々な問題に対するメタヒューリスティック(線型最小二乗から行列およびテンソル因子化)を評価する研究が増えている。
この取り組みの中核は、線形最小二乗と方程式の線形系を解くための量子アニールの評価である。
本研究は,これらの問題を解決するために量子アニーリングを用いた実現可能性に焦点をあてる。
d-waveマシンで観測された現象に対する新たな洞察を提供するために、断熱原理に基づくシミュレーションを用いる。量子アニーリングは、不調な方程式系に対して頑健であり、システムの行数に対して非常によくスケーリングされる。
次に、量子アニール器を用いて解を$x_0$と推定し、古典的な固定点反復法で反復的に改善するハイブリッドアプローチを提案する。
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