論文の概要: Phase-Binarized Spintronic Oscillators for Combinatorial Optimization,
and Comparison with Alternative Classical and Quantum Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14528v2
- Date: Mon, 6 Nov 2023 09:35:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 21:51:06.595748
- Title: Phase-Binarized Spintronic Oscillators for Combinatorial Optimization,
and Comparison with Alternative Classical and Quantum Methods
- Title（参考訳）: 組合せ最適化のための位相バイナライズスピントロニックオシレータとオルタナティブ古典法と量子法との比較
- Authors: Neha Garg, Sanyam Singhal, Nakul Aggarwal, Aniket Sadashiva, Pranaba
K. Muduli, Debanjan Bhowmik
- Abstract要約: アイシングコンピューティングではPBOが提案されており、様々なデバイス技術を用いてPBOを実験的に実装している。
このようなPBOを実装し, 4ノード重み付きグラフ上でのNP-Hard問題MaxCutを解くために, 4つの双極子結合型一様モードスピンホールナノ発振器(SHNO)のアレイを使用できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04660328753262073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Solving combinatorial optimization problems efficiently through emerging
hardware by converting the problem to its equivalent Ising model and obtaining
its ground state is known as Ising computing. Phase-binarized oscillators
(PBO), modeled through the Kuramoto model, have been proposed for Ising
computing, and various device technologies have been used to experimentally
implement such PBOs. In this paper, we show that an array of four
dipole-coupled uniform-mode spin Hall nano oscillators (SHNOs) can be used to
implement such PBOs and solve the NP-Hard combinatorial problem MaxCut on
4-node complete weighted graphs. We model the spintronic oscillators through
two techniques: an approximate model for coupled magnetization dynamics of spin
oscillators, and Landau Lifshitz Gilbert Slonckzweski (LLGS) equation-based
more accurate magnetization dynamics modeling of such oscillators. Next, we
compare the performance of these room-temperature-operating spin oscillators,
as well as generalized PBOs, with two other alternative methods that solve the
same MaxCut problem: a classical approximation algorithm, known as
Goemans-Williamson's (GW) algorithm, and a Noisy Intermediate Scale Quantum
(NISQ) algorithm, known as Quantum Approximation Optimization Algorithm (QAOA).
For four types of graphs, with graph size up to twenty nodes, we show that
approximation ratio (AR) and success probability (SP) obtained for generalized
PBOs (Kuramoto model), as well as spin oscillators, are comparable to that for
GW and much higher than that of QAOA for almost all graph instances. Moreover,
unlike GW, the time to solution (TTS) for generalized PBOs and spin oscillators
does not grow with graph size for the instances we have explored. This can be a
major advantage for PBOs in general and spin oscillators specifically for
solving these types of problems, along with the accuracy of solutions they
deliver.
- Abstract（参考訳）: この問題を等価イジングモデルに変換し、その基底状態を得ることにより、新興ハードウェアによる組合せ最適化問題を効率的に解くことは、イジングコンピューティングとして知られている。
クラモトモデルによる位相二乗発振器 (pbo) は, ising計算のために提案されており, 様々なデバイス技術を用いて実験的に実装されている。
本稿では,四極結合型一様モードスピンホールナノ発振器(SHNO)のアレイを用いてPBOを実装し,4ノード完全重み付きグラフ上でのNP-Hard組合せ問題MaxCutを解くことを提案する。
我々はスピントロン振動子を2つの手法でモデル化する:スピン発振子の結合磁化ダイナミクスの近似モデルとランダウ・リフシッツ・ギルバート・スロンツウェスキー(LLGS)方程式に基づくそのような発振子のより正確な磁化ダイナミクスモデリングである。
次に、これらの室温動作スピン発振器の性能と一般化されたPBOを、同じMaxCut問題を解決する2つの代替手法と比較する:古典的近似アルゴリズムであるゲーマン・ウィリアムソン(GW)アルゴリズムと、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)として知られるノイジー中間スケール量子(NISQ)アルゴリズムである。
グラフサイズが最大20ノードの4種類のグラフに対して、一般化されたPBO(Kuramoto model)に対して得られる近似比(AR)と成功確率(SP)とスピン発振器は、GWの場合と同等であり、ほぼ全てのグラフインスタンスにおいてQAOAよりもはるかに高い。
さらに、GWとは異なり、一般化されたPBOやスピン発振器の解法時間(TTS)は、探索したインスタンスのグラフサイズとともに成長しない。
これは一般にPBOとスピン発振器にとって大きな利点であり、これらの問題の解決と、それらが提供する解の正確性である。
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