論文の概要: Effectiveness of quantum annealing for continuous-variable optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06631v2
- Date: Wed, 4 Oct 2023 04:26:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 22:09:31.059540
- Title: Effectiveness of quantum annealing for continuous-variable optimization
- Title（参考訳）: 連続可変最適化における量子アニールの効果
- Authors: Shunta Arai, Hiroki Oshiyama and Hidetoshi Nishimori
- Abstract要約: 粗いエネルギー景観を持つ一次元連続変数関数に適用した量子アニールの性能を検証した。
量子アニールのハードウェア実現は、古典的アルゴリズムよりもはるかに優れている可能性があると結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The application of quantum annealing to the optimization of
continuous-variable functions is a relatively unexplored area of research. We
test the performance of quantum annealing applied to a one-dimensional
continuous-variable function with a rugged energy landscape. After domain-wall
encoding to map a continuous variable to discrete Ising variables, we first
benchmark the performance of the real hardware, the D-Wave 2000Q, against
several state-of-the-art classical optimization algorithms designed for
continuous-variable problems to find that the D-Wave 2000Q matches the
classical algorithms in a limited domain of computation time. Beyond this
domain, classical global optimization algorithms outperform the quantum device.
Next, we examine several optimization algorithms that are applicable to the
Ising formulation of the problem, such as the TEBD (time-evolving block
decimation) to simulate ideal coherent quantum annealing, simulated annealing,
simulated quantum annealing, and spin-vector Monte Carlo. The data show that
TEBD's coherent quantum annealing achieves far better results than the other
approaches, demonstrating the effectiveness of coherent tunneling. From these
two types of benchmarks, we conclude that the hardware realization of quantum
annealing has the potential to significantly outperform the best classical
algorithms if thermal noise and other imperfections are sufficiently suppressed
and the device operates coherently, as demonstrated in recent short-time
quantum simulations.
- Abstract（参考訳）: 連続変数関数の最適化への量子アニールの適用は、比較的未探索の研究領域である。
頑丈なエネルギーランドスケープを持つ1次元連続変数関数に適用する量子アニーリングの性能をテストする。
連続変数を離散イジング変数にマップするためにドメイン壁符号化を行った後、我々は、d-wave 2000qが計算時間の制限された領域で古典アルゴリズムにマッチすることを見つけるために、実ハードウェアであるd-wave 2000qのパフォーマンスを、連続変数問題のために設計されたいくつかの最先端の古典最適化アルゴリズムと比較した。
この領域を超えて、古典的大域的最適化アルゴリズムは量子デバイスを上回る。
次に,問題のイジング定式化に適用可能な最適化アルゴリズムについて検討する。例えば,理想的なコヒーレント量子アニーリング,シミュレーションアニーリング,シミュレーション量子アニーリング,スピンベクトルモンテカルロをシミュレートするtebd(time-evolving block decimation)などである。
このデータから、TEBDのコヒーレント量子アニールは他のアプローチよりもはるかに優れた結果が得られ、コヒーレントトンネルの有効性が示されている。
これらの2つのベンチマークから,量子アニーリングのハードウェア実現は,熱雑音や他の不完全さが十分に抑制され,デバイスがコヒーレントに動作した場合に,最良な古典的アルゴリズムを著しく上回る可能性があると結論づけた。
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