論文の概要: Hyperscaling in the coherent hyperspin machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02329v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 13:51:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 12:52:12.085498
• Title: Hyperscaling in the coherent hyperspin machine
• Title（参考訳）: コヒーレントハイパースピンマシンにおけるハイパースケーリング
• Authors: Marcello Calvanese Strinati, Claudio Conti
• Abstract要約: アイジング・ハミルトニアンの高次元埋め込みを利用して、この落下は性能の指数的な改善によって反作用することを示す。 ハイパースケーリングは、工学的なゲイン、損失、非局所的なカップリングによって、他の量子または古典的なイジングマシンにも適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classical or quantum physical systems can simulate the Ising Hamiltonian for large-scale optimization and machine learning. However, devices such as quantum annealers and coherent Ising machines suffer an exponential drop in the probability of success in finite-size scaling. We show that by exploiting high dimensional embedding of the Ising Hamiltonian and subsequent dimensional annealing, the drop is counteracted by an exponential improvement in the performance. Our analysis relies on extensive statistics of the convergence dynamics by high-performance computing. We propose a realistic experimental implementation of the new annealing device by off-the-shelf coherent Ising machine technology. The hyperscaling heuristics can also be applied to other quantum or classical Ising machines by engineering nonlinear gain, loss, and non-local couplings.
• Abstract（参考訳）: 古典的あるいは量子的物理システムは、大規模最適化と機械学習のためにイジングハミルトンをシミュレートすることができる。 しかし、量子アニーラーやコヒーレントIsingマシンのような装置は、有限サイズのスケーリングの成功確率が指数関数的に低下する。 イジングハミルトニアンとその後のアニーリングの高次元埋め込みを利用することで、その低下は性能の指数関数的な改善によって相反することを示した。 我々の解析は、高性能コンピューティングによる収束ダイナミクスの広範な統計に依存する。 既製のコヒーレントIsingマシン技術を用いて,新しいアニール装置の現実的な実験実装を提案する。 ハイパースケーリングのヒューリスティックは、非線形ゲイン、損失、非局所結合を工学的に行うことで、他の量子または古典的イジングマシンにも適用できる。

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