論文の概要: Quantization-based Optimization with Perspective of Quantum Mechanics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11594v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 06:48:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 19:10:55.399972
• Title: Quantization-based Optimization with Perspective of Quantum Mechanics
• Title（参考訳）: 量子力学から見た量子化に基づく最適化
• Authors: Jinwuk Seok, and Changsik Cho
• Abstract要約: 量子化に基づくシュル「オーディンガー方程式」に基づく最適化について解析する。 量子化に基づく最適化におけるシュル・オーディンガー方程式によって導かれるトンネル効果は、局所的な最小値から逃れることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Statistical and stochastic analysis based on thermodynamics has been the main analysis framework for stochastic global optimization. Recently, appearing quantum annealing or quantum tunneling algorithm for global optimization, we require a new researching framework for global optimization algorithms. In this paper, we provide the analysis for quantization-based optimization based on the Schr\"odinger equation to reveal what property in quantum mechanics enables global optimization. We present that the tunneling effect derived by the Schr\"odinger equation in quantization-based optimization enables to escape of a local minimum. Additionally, we confirm that this tunneling effect is the same property included in quantum mechanics-based global optimization. Experiments with standard multi-modal benchmark functions represent that the proposed analysis is valid.
• Abstract（参考訳）: 熱力学に基づく統計的・確率的解析は、確率的大域的最適化の主要な分析フレームワークである。 近年,グローバル最適化のための量子アニーリングや量子トンネリングアルゴリズムが登場し,グローバル最適化アルゴリズムのための新たな研究フレームワークが求められている。 本稿では、量子力学のどの性質が大域的最適化を可能にするかを明らかにするために、Schr\"odinger方程式に基づく量子化に基づく最適化の解析を行う。 量子化に基づく最適化におけるschr\"odinger方程式によるトンネル効果は,局所最小値の回避を可能にする。 さらに, このトンネル効果が, 量子力学に基づく大域的最適化に含まれるのと同じ性質であることを確認した。 標準マルチモーダルベンチマーク関数を用いた実験は,提案手法が有効であることを示す。

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