論文の概要: NP-hard but no longer hard to solve? Using quantum computing to tackle optimization problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10990v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 12:56:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 05:45:00.986729
• Title: NP-hard but no longer hard to solve? Using quantum computing to tackle optimization problems
• Title（参考訳）: NPハードだけど解決しづらい? 量子コンピューティングを使って最適化問題に取り組む
• Authors: Rhonda Au-Yeung, Nicholas Chancellor, and Pascal Halffmann
• Abstract要約: 量子コンピュータを用いて最適化問題を解く量子最適化の分野について論じる。 適切なユースケースを通じてこれを実証し、量子コンピュータの現在の品質について論じる。 本稿では、最近の量子最適化のブレークスルーと現状と今後の方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the last decade, public and industrial research funding has moved quantum computing from the early promises of Shor's algorithm through experiments to the era of noisy intermediate scale quantum devices (NISQ) for solving real-world problems. It is likely that quantum methods can efficiently solve certain (NP-)hard optimization problems where classical approaches fail. In our perspective, we examine the field of quantum optimization where we solve optimisation problems using quantum computers. We demonstrate this through a proper use case and discuss the current quality of quantum computers, their solver capabilities, and benchmarking difficulties. Although we show a proof-of-concept rather than a full benchmark, we use the results to emphasize the importance of using appropriate metrics when comparing quantum and classical methods. We conclude with discussion on some recent quantum optimization breakthroughs and the current status and future directions.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、公的および産業的な研究資金により、量子コンピューティングはショールのアルゴリズムの初期の約束から実験を経て、現実世界の問題を解決するためにノイズの多い中間スケール量子デバイス(nisq)の時代へと移行した。 量子法は古典的アプローチが失敗する特定の(NP-)ハードな最適化問題を効率的に解ける可能性が高い。 本稿では,量子コンピュータを用いた最適化問題を解く量子最適化の分野について考察する。 これを適切なユースケースを通じて実証し、量子コンピュータの現在の品質、解法能力、ベンチマークの難しさについて論じる。 完全なベンチマークではなく概念実証を示すが、結果は量子法と古典法の比較において適切なメトリクスを使うことの重要性を強調している。 最後に,最近の量子最適化のブレークスルーと現状と今後の方向性について考察する。

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