Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Metropolis Solver: A Quantum Walks Approach to Optimization Problems

論文の概要: Quantum Metropolis Solver: A Quantum Walks Approach to Optimization Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06462v1
Date: Wed, 13 Jul 2022 18:26:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-16 08:20:55.582591
Title: Quantum Metropolis Solver: A Quantum Walks Approach to Optimization Problems
Title（参考訳）: Quantum Metropolis Solver: 最適化問題に対する量子ウォークアプローチ
Authors: Roberto Campos, Pablo A M Casares and M A Martin-Delgado
Abstract要約: 本稿では,量子ウォークに基づくメトロポリス・ハスティングス量子アルゴリズムについて述べる。私たちはこのアルゴリズムを使ってQuantum Solver(QMS)という量子ソフトウェアツールを構築します。我々は,N-Queen問題を用いてQMSを検証することで,人工知能領域に容易に外挿可能な量子優位性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The efficient resolution of optimization problems is one of the key issues in today's industry. This task relies mainly on classical algorithms that present scalability problems and processing limitations. Quantum computing has emerged to challenge these types of problems. In this paper, we focus on the Metropolis-Hastings quantum algorithm that is based on quantum walks. We use this algorithm to build a quantum software tool called Quantum Metropolis Solver (QMS). We validate QMS with the N-Queen problem to show a potential quantum advantage in an example that can be easily extrapolated to an Artificial Intelligence domain. We carry out different simulations to validate the performance of QMS and its configuration.
Abstract（参考訳）: 最適化問題の効率的な解決は、今日の業界における重要な問題の1つです。このタスクは主にスケーラビリティの問題や処理制限を示す古典的なアルゴリズムに依存している。量子コンピューティングはこの種の問題に挑戦している。本稿では,量子ウォークに基づくmetropolis-hastings量子アルゴリズムに注目した。このアルゴリズムを用いて量子メトロポリスソルバ(qms)と呼ばれる量子ソフトウェアツールを構築した。我々は,N-Queen問題を用いてQMSを検証することで,人工知能領域に容易に外挿可能な量子優位性を示す。我々は、QMSとその構成の性能を検証するために異なるシミュレーションを行う。

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