論文の概要: HamLib: A library of Hamiltonians for benchmarking quantum algorithms and hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13126v5
- Date: Mon, 18 Nov 2024 18:01:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:26:26.098876
- Title: HamLib: A library of Hamiltonians for benchmarking quantum algorithms and hardware
- Title（参考訳）: HamLib: 量子アルゴリズムとハードウェアのベンチマークのためのハミルトンのライブラリ
- Authors: Nicolas PD Sawaya, Daniel Marti-Dafcik, Yang Ho, Daniel P Tabor, David E Bernal Neira, Alicia B Magann, Shavindra Premaratne, Pradeep Dubey, Anne Matsuura, Nathan Bishop, Wibe A de Jong, Simon Benjamin, Ojas Parekh, Norm Tubman, Katherine Klymko, Daan Camps,
- Abstract要約: 量子量子ハミルトニアンの大規模なデータセットを提示する。
HamLibと呼ばれるデータセットはオンラインで無料で利用でき、問題のサイズは2から1000キュービットである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43596756405243964
- License:
- Abstract: In order to characterize and benchmark computational hardware, software, and algorithms, it is essential to have many problem instances on-hand. This is no less true for quantum computation, where a large collection of real-world problem instances would allow for benchmarking studies that in turn help to improve both algorithms and hardware designs. To this end, here we present a large dataset of qubit-based quantum Hamiltonians. The dataset, called HamLib (for Hamiltonian Library), is freely available online and contains problem sizes ranging from 2 to 1000 qubits. HamLib includes problem instances of the Heisenberg model, Fermi-Hubbard model, Bose-Hubbard model, molecular electronic structure, molecular vibrational structure, MaxCut, Max-$k$-SAT, Max-$k$-Cut, QMaxCut, and the traveling salesperson problem. The goals of this effort are (a) to save researchers time by eliminating the need to prepare problem instances and map them to qubit representations, (b) to allow for more thorough tests of new algorithms and hardware, and (c) to allow for reproducibility and standardization across research studies.
- Abstract（参考訳）: 計算ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムを特徴付け、ベンチマークするためには、多くの問題インスタンスを手元に持つことが不可欠である。
これは量子計算に当てはまるものではなく、実世界の問題インスタンスの集合がベンチマーク研究を可能にし、アルゴリズムとハードウェアの設計の両方を改善するのに役立つ。
この目的のために、量子ハミルトニアンの大規模なデータセットを提示する。
HamLib(ハミルトン図書館)と呼ばれるこのデータセットは、オンラインで無料で利用可能であり、2から1000キュービットまでの問題サイズを含んでいる。
HamLibには、Heisenbergモデル、Fermi-Hubbardモデル、Bose-Hubbardモデル、分子電子構造、分子振動構造、MaxCut、Max-$k$-SAT、Max-$k$-Cut、QMaxCut、旅行セールスパーソンの問題が含まれている。
この努力の目標は
(a)問題インスタンスを作成してキュービット表現にマッピングする必要をなくして研究者の時間を節約すること。
(b)新しいアルゴリズムやハードウェアをより徹底的にテストできるようにし、
(c) 研究における再現性と標準化を可能にすること。
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