論文の概要: QPLEX: Realizing the Integration of Quantum Computing into Combinatorial
Optimization Software
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14308v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 17:18:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 11:38:13.578905
- Title: QPLEX: Realizing the Integration of Quantum Computing into Combinatorial
Optimization Software
- Title（参考訳）: QPLEX: 組合せ最適化ソフトウェアへの量子コンピューティングの統合の実現
- Authors: Juan Giraldo, Jos\'e Ossorio, Norha M. Villegas, Gabriel Tamura,
Ulrike Stege
- Abstract要約: 組合せ最適化は、量子コンピュータの重要なターゲット領域の1つとして登場した。
量子リソースを利用するには、ユーザーは量子アルゴリズム、SDK、ライブラリのドメイン固有の知識を必要とする。
本稿では,古典的インタフェースによる量子資源のシームレス利用のためのツールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9109292348200242
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computing has the potential to surpass the capabilities of current
classical computers when solving complex problems. Combinatorial optimization
has emerged as one of the key target areas for quantum computers as problems
found in this field play a critical role in many different industrial
application sectors (e.g., enhancing manufacturing operations or improving
decision processes). Currently, there are different types of high-performance
optimization software (e.g., ILOG CPLEX and Gurobi) that support engineers and
scientists in solving optimization problems using classical computers. In order
to utilize quantum resources, users require domain-specific knowledge of
quantum algorithms, SDKs and libraries, which can be a limiting factor for any
practitioner who wants to integrate this technology into their workflows. Our
goal is to add software infrastructure to a classical optimization package so
that application developers can interface with quantum platforms readily when
setting up their workflows. This paper presents a tool for the seamless
utilization of quantum resources through a classical interface. Our approach
consists of a Python library extension that provides a backend to facilitate
access to multiple quantum providers. Our pipeline enables optimization
software developers to experiment with quantum resources selectively and assess
performance improvements of hybrid quantum-classical optimization solutions.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、複雑な問題を解決する際に現在の古典的コンピュータの能力を超える可能性がある。
コンビネーション最適化は量子コンピュータの重要なターゲット領域の一つとして登場しており、この分野で見られる問題は、多くの異なる産業応用分野(例えば、製造業務の強化や意思決定プロセスの改善)において重要な役割を担っている。
現在、様々なタイプの高性能最適化ソフトウェア(例えば、ILOG CPLEX や Gurobi)があり、技術者や科学者が古典的なコンピュータを用いて最適化問題を解くのを支援する。
量子リソースを利用するには、ユーザーは量子アルゴリズム、SDK、ライブラリのドメイン固有の知識を必要とする。
私たちの目標は、従来の最適化パッケージにソフトウェアインフラストラクチャを追加することで、アプリケーション開発者がワークフローのセットアップ時に簡単に量子プラットフォームとインターフェースできるようにすることです。
本稿では,古典的インタフェースによる量子資源のシームレス利用のためのツールを提案する。
このアプローチは、複数の量子プロバイダへのアクセスを容易にするバックエンドを提供するPythonライブラリ拡張で構成されています。
我々のパイプラインは、最適化ソフトウェア開発者が量子リソースを選択的に実験し、ハイブリッド量子古典最適化ソリューションの性能改善を評価することを可能にする。
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