論文の概要: Non-convex Quadratic Programming Using Coherent Optical Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04415v2
• Date: Fri, 16 Sep 2022 22:56:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 05:09:20.961527
• Title: Non-convex Quadratic Programming Using Coherent Optical Networks
• Title（参考訳）: コヒーレント光ネットワークを用いた非凸二次計画法
• Authors: Farhad Khosravi, Ugur Yildiz, Artur Scherer, and Pooya Ronagh
• Abstract要約: これらの設定を用いてボックス制約付き二次問題(BoxQP)を数値的にベンチマークする。 どちらの場合も、オプティカルネットワークは、最先端の古典的プログラミングよりも3倍高速でBoxQP問題を解決することができる。
• 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: We investigate the possibility of solving continuous non-convex optimization problems using a network of interacting quantum optical oscillators. We propose a native encoding of continuous variables in analog signals associated with the quadrature operators of a set of quantum optical modes. Optical coupling of the modes and noise introduced by vacuum fluctuations from external reservoirs or by weak measurements of the modes are used to optically simulate a diffusion process on a set of continuous random variables. The process is run sufficiently long for it to relax into the steady state of an energy potential defined on a continuous domain. As a first demonstration, we numerically benchmark solving box-constrained quadratic programming (BoxQP) problems using these settings. We consider delay-line and measurement-feedback variants of the experiment. Our benchmarking results demonstrate that in both cases the optical network is capable of solving BoxQP problems over three orders of magnitude faster than a state-of-the-art classical heuristic.
• Abstract（参考訳）: 相互作用する量子光学発振器のネットワークを用いて連続的な非凸最適化問題を解く可能性を検討する。 量子光学モードの集合の二次演算子に関連するアナログ信号における連続変数のネイティブ符号化を提案する。 外部貯留層からの真空揺らぎやモードの弱い測定によって引き起こされるモードとノイズの光学的結合を用いて連続確率変数の集合上の拡散過程を光学的にシミュレートする。 この過程は、連続領域上で定義されたエネルギーポテンシャルの定常状態に緩和するために十分に長く実行される。 まず,ボックス制約付き2次プログラミング(BoxQP)問題をこれらの設定を用いて数値的にベンチマークする。 実験の遅延線と測定フィードバックのバリエーションを検討する。 ベンチマークの結果, いずれの場合においても, 光ネットワークは, 最先端の古典的ヒューリスティックよりも3桁早くboxqp問題を解くことができることがわかった。

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