論文の概要: ATOM: An Efficient Topology Adaptive Algorithm for Minor Embedding in Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01843v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 17:45:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 16:20:52.882603
• Title: ATOM: An Efficient Topology Adaptive Algorithm for Minor Embedding in Quantum Computing
• Title（参考訳）: ATOM:量子コンピューティングにおける小さな埋め込みのための効率的なトポロジ適応アルゴリズム
• Authors: Hoang M. Ngo, Tamer Kahveci, My T. Thai
• Abstract要約: ハードウェアグラフの拡張可能な部分グラフである適応トポロジーの新たな概念を導入する。 ATOMは論理グラフからノードを反復的に選択し、ハードウェアグラフの適応トポロジーに埋め込む。 実験の結果、ATOMは最先端技術よりもはるかに少ない実行時間で実現可能な埋め込みを実現することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.594343052664335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum annealing (QA) has emerged as a powerful technique to solve optimization problems by taking advantages of quantum physics. In QA process, a bottleneck that may prevent QA to scale up is minor embedding step in which we embed optimization problems represented by a graph, called logical graph, to Quantum Processing Unit (QPU) topology of quantum computers, represented by another graph, call hardware graph. Existing methods for minor embedding require a significant amount of running time in a large-scale graph embedding. To overcome this problem, in this paper, we introduce a novel notion of adaptive topology which is an expandable subgraph of the hardware graph. From that, we develop a minor embedding algorithm, namely Adaptive TOpology eMbedding (ATOM). ATOM iteratively selects a node from the logical graph, and embeds it to the adaptive topology of the hardware graph. Our experimental results show that ATOM is able to provide a feasible embedding in much smaller running time than that of the state-of-the-art without compromising the quality of resulting embedding.
• Abstract（参考訳）: 量子アニーリング(quantum annealing, qa)は、量子物理学の利点を生かして最適化問題を解決する強力な手法である。 QAプロセスにおいて、QAのスケールアップを防ぐボトルネックは、論理グラフと呼ばれるグラフで表される最適化問題を、別のグラフで表される量子コンピュータの量子処理ユニット(QPU)トポロジに埋め込む小さな埋め込みステップである。 既存のマイナー埋め込みのメソッドは、大規模なグラフ埋め込みでかなりの量の実行時間を必要とする。 本稿では,ハードウェアグラフの拡張可能な部分グラフである適応トポロジーの新たな概念を提案する。 そこで我々は,Adaptive Topology eMbedding (ATOM) という小さな埋め込みアルゴリズムを開発した。 ATOMは論理グラフからノードを反復的に選択し、ハードウェアグラフの適応トポロジーに埋め込む。 実験の結果、atomは、結果の埋め込みの品質を損なうことなく、最先端のものよりもずっと小さな実行時間で実現可能な埋め込みを提供できることがわかった。

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