論文の概要: Optimization Applications as Quantum Performance Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02278v2
• Date: Thu, 1 Feb 2024 21:01:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 20:38:36.797968
• Title: Optimization Applications as Quantum Performance Benchmarks
• Title（参考訳）: 量子性能ベンチマークとしての最適化応用
• Authors: Thomas Lubinski, Carleton Coffrin, Catherine McGeoch, Pratik Sathe, Joshua Apanavicius, David E. Bernal Neira
• Abstract要約: 組合せ最適化は、今後数年間における量子計算の主要なユースケースの1つとして期待されている。 従来の最適化アルゴリズムの特徴付け手法に着想を得て,Max-Cut問題を解くことで得られる解の質を分析した。 これは量子コンピュータのための高度なベンチマークフレームワークの開発を導くために使われる。
• 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: Combinatorial optimization is anticipated to be one of the primary use cases for quantum computation in the coming years. The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) and Quantum Annealing (QA) can potentially demonstrate significant run-time performance benefits over current state-of-the-art solutions. Inspired by existing methods to characterize classical optimization algorithms, we analyze the solution quality obtained by solving Max-Cut problems using gate-model quantum devices and a quantum annealing device. This is used to guide the development of an advanced benchmarking framework for quantum computers designed to evaluate the trade-off between run-time execution performance and the solution quality for iterative hybrid quantum-classical applications. The framework generates performance profiles through compelling visualizations that show performance progression as a function of time for various problem sizes and illustrates algorithm limitations uncovered by the benchmarking approach. As an illustration, we explore the factors that influence quantum computing system throughput, using results obtained through execution on various quantum simulators and quantum hardware systems.
• Abstract（参考訳）: コンビネーション最適化は、今後数年で量子計算の主要なユースケースの1つになると期待されている。 量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)と量子アニーリング(qa)は、現在の最先端ソリューションよりも重要な実行時のパフォーマンス上の利点を示す可能性がある。 従来の最適化アルゴリズムの特徴付け手法に着想を得て,ゲートモデル量子デバイスと量子アニーリングデバイスを用いて,Max-Cut問題の解法品質を解析した。 これは、実行時のパフォーマンスと反復的なハイブリッド量子古典的アプリケーションにおける解の品質の間のトレードオフを評価するために設計された量子コンピュータのための高度なベンチマークフレームワークの開発を導くために使用される。 このフレームワークは、様々な問題サイズの時間関数としてパフォーマンスの進行を示す説得力のある視覚化を通じてパフォーマンスプロファイルを生成し、ベンチマークアプローチで明らかになったアルゴリズムの限界を例証する。 本研究では,様々な量子シミュレータと量子ハードウェアシステム上での実行結果を用いて,量子コンピューティングシステムのスループットに影響を与える要因について考察する。

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