論文の概要: Towards Finding an Optimal Flight Gate Assignment on a Digital Quantum Computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11595v1
• Date: Wed, 22 Feb 2023 19:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 17:05:26.823257
• Title: Towards Finding an Optimal Flight Gate Assignment on a Digital Quantum Computer
• Title（参考訳）: ディジタル量子コンピュータにおける最適飛行ゲート割り当ての探索
• Authors: Yahui Chai, Lena Funcke, Tobias Hartung, Karl Jansen, Stefan Kuehn, Paolo Stornati, Tobias Stollenwerk
• Abstract要約: 最適飛行ゲート割り当て問題に対する変分量子固有解器(VQE)の性能について検討する。 提案手法は,高い確率で優れた解を求めることができることを示す。 我々は, エンタングルメントの役割について検討し, エンタングルゲートに接することで, 純粋な製品状態よりも優れた結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3324986723090369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the performance of the variational quantum eigensolver (VQE) for the optimal flight gate assignment problem. This problem is a combinatorial optimization problem that aims at finding an optimal assignment of flights to the gates of an airport, in order to minimize the passenger travel time. To study the problem, we adopt a qubit-efficient binary encoding with a cyclic mapping, which is suitable for a digital quantum computer. Using this encoding in conjunction with the Conditional Value at Risk (CVaR) as an aggregation function, we systematically explore the performance of the approach by classically simulating the CVaR-VQE. Our results indicate that the method allows for finding a good solution with high probability, and the method significantly outperforms the naive VQE approach. We examine the role of entanglement for the performance, and find that ans\"atze with entangling gates allow for better results than pure product states. Studying the problem for various sizes, our numerical data show that the scaling of the number of cost function calls for obtaining a good solution is not exponential for the regimes we investigate in this work.
• Abstract（参考訳）: 最適飛行ゲート割り当て問題に対する変分量子固有解器(VQE)の性能について検討する。 この問題は、乗客の移動時間を最小化するために、空港のゲートへの飛行を最適に割り当てることを目的とした組合せ最適化問題である。 この問題を研究するために,デジタル量子コンピュータに適した循環マッピングを用いた量子ビット効率のよいバイナリ符号化を採用する。 この符号化をcvar(conditional value at risk)を集約関数として用いることで,cvar-vqeを古典的にシミュレートすることで,アプローチの性能を体系的に検討する。 その結果,本手法は高い確率で優れた解を求めることができ,本手法は単純VQE手法よりも優れていた。 我々は, エンタングルメントの役割について検討し, エンタングルゲートを持つ「アンゼ」が, 純積状態よりも優れた結果をもたらすことを確認した。 様々な大きさの課題について検討した結果,本研究で検討した手法では,コスト関数数の増加によるよい解を求めることは指数関数的ではないことがわかった。

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