論文の概要: 4-clique Network Minor Embedding for Quantum Annealers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08807v4
- Date: Sun, 25 Feb 2024 05:38:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 00:59:57.572459
- Title: 4-clique Network Minor Embedding for Quantum Annealers
- Title（参考訳）: 量子アニール用4軸ネットワーク微小埋め込み
- Authors: Elijah Pelofske
- Abstract要約: ペガサスグラフ(ペガサスグラフ)は、現在のD-Wave量子アニールのネイティブなハードウェアグラフである。
4軸鎖は、ハードウェアグラフ上で追加の量子ビットの使用コストがかかるが、各チェーン内のより強い結合を可能にし、チェーンの整合性を高め、チェーンの切断を低減し、現在の量子アンナー上で論理的問題係数をプログラムするために利用可能なエネルギースケールをより多く使用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum annealing is a quantum algorithm for computing solutions to
combinatorial optimization problems. This study proposes a method for minor
embedding optimization problems onto sparse quantum annealing hardware graphs
called 4-clique network minor embedding. This method is in contrast to the
standard minor embedding technique of using a path of linearly connected qubits
in order to represent a logical variable state. The 4-clique minor embedding is
possible on Pegasus graph connectivity, which is the native hardware graph for
some of the current D-Wave quantum annealers. The Pegasus hardware graph
contains many cliques of size 4, making it possible to form a graph composed
entirely of paths of connected 4-cliques on which a problem can be minor
embedded. The 4-clique chains come at the cost of additional qubit usage on the
hardware graph, but they allow for stronger coupling within each chain thereby
increasing chain integrity, reducing chain breaks, and allow for greater usage
of the available energy scale for programming logical problem coefficients on
current quantum annealers. The 4-clique minor embedding technique is compared
against the standard linear path minor embedding with experiments on two D-Wave
quantum annealing processors with Pegasus hardware graphs. We show proof of
concept experiments where the 4-clique minor embeddings can use weak chain
strengths while successfully carrying out the computation of minimizing random
all-to-all spin glass problem instances.
- Abstract（参考訳）: 量子アニーリング(quantum annealing)は、組合せ最適化問題の解を計算する量子アルゴリズムである。
本研究は, 4-clique network minor embeddeding と呼ばれる, スパース量子アニーリングハードウェアグラフへのマイナー埋め込み最適化問題を提案する。
この方法は、線形連結量子ビットの経路を用いて論理変数の状態を表現する標準的なマイナー埋め込み技術とは対照的である。
ペガサスグラフ接続(pegasus graph connectivity)は、現在のd波量子アニーラのネイティブなハードウェアグラフである。
ペガサス・ハードウエアグラフはサイズ 4 の多くの斜め線を含むため、問題に小さな埋め込みが可能である連結 4-斜めの経路からなるグラフを形成することができる。
4-クライクチェーンは、ハードウェアグラフに量子ビットを付加するコストがかかるが、各チェーン内のより強固な結合が可能となり、チェーン完全性が向上し、チェーン切断が減少し、現在の量子アニーラにおける論理問題係数のプログラミングに利用可能なエネルギースケールがより多く使用されるようになる。
ペガサス・ハードウエアグラフを用いた2つのD-Wave量子アニールプロセッサの実験により, 標準線形パスのマイナー埋め込みと比較した。
本研究は, ランダム全スピンガラス問題インスタンスの最小化に成功しながら, 弱鎖強度を用いた4軸微小埋め込みの実証実験を示す。
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