論文の概要: Multiple Target Tracking and Filtering using Bayesian Diabatic Quantum Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00615v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 17:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-28 06:31:27.996496
• Title: Multiple Target Tracking and Filtering using Bayesian Diabatic Quantum Annealing
• Title（参考訳）: Bayesian Diabatic Quantum Annealing を用いたマルチターゲット追跡とフィルタリング
• Authors: Timothy M. McCormick, Zipporah Klain, Ian Herbert, Anthony M. Charles, R. Blair Angle, Bryan R. Osborn, Roy L. Streit
• Abstract要約: 本稿では、多目的データアソシエーション(MTDA)と追跡問題と呼ばれるNPハード問題を解くためのハイブリッド量子/古典的アルゴリズムを提案する。 これはベイズハイブリッド量子古典的多重目標追跡フィルタの最初の実演かもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6944296923226316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a hybrid quantum/classical algorithm to solve an NP-hard combinatorial problem called the multiple target data association (MTDA) and tracking problem. We use diabatic quantum annealing (DQA) to enumerate the low energy, or high probability, feasible assignments, and we use a classical computer to find the Bayesian expected mean track estimate by summing over these assignments. We demonstrate our hybrid quantum/classical approach on a simple example. This may be the first demonstration of a Bayesian hybrid quantum-classical multiple target tracking filter. We contrast our DQA method with the adiabatic quantum computing (AQC) approach to MTDA. We give a theoretical overview of DQA and characterize some of the technical limitations of using quantum annealers in this novel diabatic modality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、マルチターゲットデータアソシエーション(MTDA)と追跡問題と呼ばれるNPハード組合せ問題を解くためのハイブリッド量子/古典的アルゴリズムを提案する。 ダイアバティック・量子アニーリング (DQA) を用いて低エネルギー, 高確率, 実現可能な割り当てを列挙し, ベイズ予測平均トラック推定値を求める。 簡単な例で、我々のハイブリッド量子/古典的アプローチを実証する。 これはベイズハイブリッド量子古典的多重目標追跡フィルタの最初の実演かもしれない。 MTDAに対するAQC(adiabatic quantum computing)手法とDQA法を対比する。 本稿では、DQAの理論的概要と、この新奇なダイアバティック・モダリティにおける量子アニールの使用に関する技術的な制限を特徴づける。

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