論文の概要: Solving Subset Sum Problems using Quantum Inspired Optimization Algorithms with Applications in Auditing and Financial Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02653v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 12:22:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-21 05:19:59.597207
• Title: Solving Subset Sum Problems using Quantum Inspired Optimization Algorithms with Applications in Auditing and Financial Data Analysis
• Title（参考訳）: 量子インスパイア最適化アルゴリズムを用いた部分和問題の解法と監査・財務データ分析への応用
• Authors: David Biesner, Thore Gerlach, Christian Bauckhage, Bernd Kliem, Rafet Sifa
• Abstract要約: Hopfield Networksの勾配勾配勾配が、人工データと実データの両方の解を確実に見つける方法を示す。 本稿では,このアルゴリズムを断熱量子コンピュータに応用する方法を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0981723008692392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many applications in automated auditing and the analysis and consistency check of financial documents can be formulated in part as the subset sum problem: Given a set of numbers and a target sum, find the subset of numbers that sums up to the target. The problem is NP-hard and classical solving algorithms are therefore not practical to use in many real applications. We tackle the problem as a QUBO (quadratic unconstrained binary optimization) problem and show how gradient descent on Hopfield Networks reliably finds solutions for both artificial and real data. We outline how this algorithm can be applied by adiabatic quantum computers (quantum annealers) and specialized hardware (field programmable gate arrays) for digital annealing and run experiments on quantum annealing hardware.
• Abstract（参考訳）: 自動監査や財務文書の分析・整合性チェックにおける多くの応用は、部分的にはサブセットの和問題として定式化することができる。 問題はNPハードであり、古典的な解法アルゴリズムは多くの実アプリケーションで実用的ではない。 我々は、qubo(quadratic unconstrained binary optimization)問題としてこの問題に取り組み、ホップフィールドネットワーク上の勾配降下が、人工データと実データの両方の解を確実に見つける方法を示す。 量子アニーリングハードウェア上でのディジタルアニーリングおよび実験を行うための、断熱量子コンピュータ(量子アニーラー)および専用ハードウェア(フィールドプログラマブルゲートアレイ)によるこのアルゴリズムの適用方法について概説する。

関連論文リスト

• Quantum Algorithms for Drone Mission Planning [0.0]
  ミッションプランニングはしばしば、一連のミッション目標を達成するためにISR(Intelligence, Surveillance and Reconnaissance)資産の使用を最適化する。 このような解を見つけることはNP-Hard問題であり、古典的なコンピュータでは効率的に解けないことが多い。 我々は、現在の古典的手法に対してスピードアップを提供する可能性のある、短期量子アルゴリズムについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T10:58:25Z)
• Hybrid classical-quantum branch-and-bound algorithm for solving integer linear problems [0.0]
  量子アニールは、QUBOの定式化で表されるいくつかのロジスティック最適化問題を解くのに適している。 量子異方体が提案する解法は一般に最適ではなく、熱ノイズやその他の乱雑な効果は計算に関わる量子ビットの数が大きすぎるときに生じる。 本稿では,従来の分枝分枝分枝法を用いて,より少ない量子ビット数で表されるサブプロブレムに分割する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T09:19:01Z)
• Probabilistic Sampling of Balanced K-Means using Adiabatic Quantum Computing [93.83016310295804]
  AQCは研究関心の問題を実装でき、コンピュータビジョンタスクのための量子表現の開発に拍車をかけた。 本研究では,この情報を確率的バランスの取れたk平均クラスタリングに活用する可能性について検討する。 最適でない解を捨てる代わりに, 計算コストを少なくして, 校正後部確率を計算することを提案する。 これにより、合成タスクと実際の視覚データについて、D-Wave AQCで示すような曖昧な解とデータポイントを識別することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T17:59:45Z)
• Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
  期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。 本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。 私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z)
• Efficient MILP Decomposition in Quantum Computing for ReLU Network Robustness [2.854196251981274]
  本研究では,MILP(Mixed-Integer Linear Programming)の2つの分解法について検討した。 我々は、元の問題をより小さなサブプロブレムに分割することに集中し、量子古典的ハードウェアのアプローチを組み合わせて反復的に解決する。 実験の結果,従来の量子アニール法やゲートベース量子コンピュータと比較して最大90%の量子ビットを削減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-30T13:10:56Z)
• Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
  量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。 量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z)
• Complexity-Theoretic Limitations on Quantum Algorithms for Topological Data Analysis [59.545114016224254]
  トポロジカルデータ解析のための量子アルゴリズムは、古典的手法よりも指数関数的に有利である。 我々は、量子コンピュータにおいても、TDA(ベッチ数の推定)の中心的なタスクが難解であることを示します。 我々は、入力データが単純さの仕様として与えられると、指数的量子優位性を取り戻すことができると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T17:53:25Z)
• Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
  マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。 これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。 本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z)
• Adiabatic Quantum Graph Matching with Permutation Matrix Constraints [75.88678895180189]
  3次元形状と画像のマッチング問題は、NPハードな置換行列制約を持つ二次代入問題(QAP)としてしばしば定式化される。 本稿では,量子ハードウェア上での効率的な実行に適した制約のない問題として,いくつかのQAPの再構成を提案する。 提案アルゴリズムは、将来の量子コンピューティングアーキテクチャにおいて、より高次元にスケールする可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T17:59:55Z)
• A Hybrid Quantum-Classical Heuristic to solve large-scale Integer Linear Programs [0.4925222726301578]
  本稿では、整数線形プログラムの解を見つけることができる任意の量子アルゴリズムをブランチ・アンド・プライス・アルゴリズムに統合する手法を提案する。 量子アルゴリズムの役割は、ブランチ・アンド・プライスに現れるサブプロブレムに対する整数解を見つけることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T08:59:26Z)
• Integer Programming from Quantum Annealing and Open Quantum Systems [0.8049701904919515]
  我々は,古典的なNPハード問題である整数線形プログラミング問題を量子アニール上で解くアルゴリズムを開発した。 このアルゴリズムはランダムな推測よりも優れているが、小さな問題に限られている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T22:18:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。