論文の概要: A Quantum Approach for Stochastic Constrained Binary Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01443v1
• Date: Wed, 4 Jan 2023 04:24:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-08 21:58:03.750463
• Title: A Quantum Approach for Stochastic Constrained Binary Optimization
• Title（参考訳）: 確率制約付きバイナリ最適化のための量子的アプローチ
• Authors: Sarthak Gupta and Vassilis Kekatos
• Abstract要約: 量子ベースのアルゴリズムは、難しい問題に対する高品質な解を生成することが示されている。 この研究は、二進二乗制約プログラムに対処する量子ベクトルを提示する。 この手法は二重分解に基づいて構築され、規則的に修正された標準VQEタスクの順序を解く必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6803492658436032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analytical and practical evidence indicates the advantage of quantum computing solutions over classical alternatives. Quantum-based heuristics relying on the variational quantum eigensolver (VQE) and the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) have been shown numerically to generate high-quality solutions to hard combinatorial problems, yet incorporating constraints to such problems has been elusive. To this end, this work puts forth a quantum heuristic to cope with stochastic binary quadratically constrained quadratic programs (QCQP). Identifying the strength of quantum circuits to efficiently generate samples from probability distributions that are otherwise hard to sample from, the variational quantum circuit is trained to generate binary-valued vectors to approximately solve the aforesaid stochastic program. The method builds upon dual decomposition and entails solving a sequence of judiciously modified standard VQE tasks. Tests on several synthetic problem instances using a quantum simulator corroborate the near-optimality and feasibility of the method, and its potential to generate feasible solutions for the deterministic QCQP too.
• Abstract（参考訳）: 分析的および実践的な証拠は、古典的な代替よりも量子コンピューティングソリューションの利点を示している。 量子固有解法(VQE)と量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)に依存した量子ベースのヒューリスティックスは、ハード組合せ問題に対する高品質な解を生成するために数値的に示されてきたが、そのような問題に制約を組み込むことは可能であった。 この目的のために、この研究は確率的二次制約付き二次プログラム(qcqp)に対処する量子ヒューリスティックである。 量子回路の強度を同定して、サンプリングが難しい確率分布からサンプルを効率よく生成し、変分量子回路を訓練して、2値ベクトルを生成し、上記の確率的プログラムをほぼ解く。 この手法は二重分解に基づいて構築され、規則的に修正された標準VQEタスクのシーケンスを解決する。 量子シミュレータを用いたいくつかの合成問題に対するテストは、この手法の最適化と実現可能性、決定論的qcqpに対する実現可能な解を生成する可能性とを相関させる。

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