論文の概要: Quantum-Assisted Greedy Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02042v1
- Date: Wed, 3 Aug 2022 13:09:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 10:15:35.764457
- Title: Quantum-Assisted Greedy Algorithms
- Title(参考訳): 量子支援グリーディアルゴリズム
- Authors: Ramin Ayanzadeh, John E Dorband, Milton Halem, Tim Finin
- Abstract要約: 我々は、量子アニール(QA)を利用して、欲求アルゴリズムの候補をよりよく選択する方法を示す。
問題依存型ハミルトンの基底状態から採取したQAを低温で使用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.5049442691806054
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We show how to leverage quantum annealers (QAs) to better select candidates
in greedy algorithms. Unlike conventional greedy algorithms that employ
problem-specific heuristics for making locally optimal choices at each stage,
we use QAs that sample from the ground state of problem-dependent Hamiltonians
at cryogenic temperatures and use retrieved samples to estimate the probability
distribution of problem variables. More specifically, we look at each spin of
the Ising model as a random variable and contract all problem variables whose
corresponding uncertainties are negligible. Our empirical results on a D-Wave
2000Q quantum processor demonstrate that the proposed quantum-assisted greedy
algorithm (QAGA) scheme can find notably better solutions compared to the
state-of-the-art techniques in the realm of quantum annealing
- Abstract(参考訳): 我々は、量子アニール(QA)を利用して、欲求アルゴリズムの候補をよりよく選択する方法を示す。
各段階で局所的に最適な選択を行うために問題固有のヒューリスティックスを用いる従来のグリーディアルゴリズムとは異なり、低温における問題依存ハミルトニアンの基底状態から得られたQAを用いて、問題の変数の確率分布を推定する。
具体的には、Isingモデルの各スピンをランダム変数とみなし、対応する不確実性が無視できる全ての問題変数を収縮する。
d-wave 2000q量子プロセッサを用いた実験結果から,提案する量子支援グリーディアルゴリズム(qaga)は,量子アニーリングの最先端技術と比較して,著しく優れた解を見出すことができることが示された。
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