論文の概要: Deep learning optimal quantum annealing schedules for random Ising models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15209v3
• Date: Mon, 26 Jun 2023 08:59:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 00:17:19.515497
• Title: Deep learning optimal quantum annealing schedules for random Ising models
• Title（参考訳）: ランダムイジングモデルのためのディープラーニング最適量子アニールスケジュール
• Authors: Pratibha Raghupati Hegde, Gianluca Passarelli, Giovanni Cantele, and Procolo Lucignano
• Abstract要約: 本稿では,Long-Short term memory (LSTM) ニューラルネットワークを用いて,正規グラフ上のランダムIsingモデルに対する最適アニーリングスケジュールの探索を自動化することを提案する。 未確認のインスタンスや、トレーニングに使用されるグラフよりも大きいグラフに対して、最適なアニールスケジュールを予測できます。
• 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: A crucial step in the race towards quantum advantage is optimizing quantum annealing using ad-hoc annealing schedules. Motivated by recent progress in the field, we propose to employ long-short term memory (LSTM) neural networks to automate the search for optimal annealing schedules for random Ising models on regular graphs. By training our network using locally-adiabatic annealing paths, we are able to predict optimal annealing schedules for unseen instances and even larger graphs than those used for training.
• Abstract（参考訳）: 量子アドバンテージへの競争における重要なステップは、アドホックアニーリングスケジュールを用いた量子アニーリングの最適化である。 この分野の最近の進歩に動機づけられ,正規グラフ上のランダムイジングモデルの最適アニーリングスケジュールの探索を自動化すべく,lstm(long-short term memory)ニューラルネットワークを用いた。 局所断熱アニーリングパスを用いてネットワークをトレーニングすることで、未発見のインスタンスやより大きなグラフに対して、トレーニングに使用するものよりも最適なアニーリングスケジュールを予測できる。

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