論文の概要: Quantum-Informed Recursive Optimization Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13607v3
- Date: Mon, 11 Mar 2024 01:57:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 16:25:59.682254
- Title: Quantum-Informed Recursive Optimization Algorithms
- Title（参考訳）: 量子インフォームド再帰最適化アルゴリズム
- Authors: Jernej Rudi Fin\v{z}gar, Aron Kerschbaumer, Martin J. A. Schuetz,
Christian B. Mendl, Helmut G. Katzgraber
- Abstract要約: 最適化問題に対する量子インフォームド再帰最適化(QIRO)アルゴリズムのファミリを提案し,実装する。
提案手法は、量子資源を利用して、問題固有の古典的還元ステップで使用される情報を得る。
バックトラック技術を用いて、量子ハードウェアの要求を増大させることなく、アルゴリズムの性能をさらに向上させる。
- 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: We propose and implement a family of quantum-informed recursive optimization
(QIRO) algorithms for combinatorial optimization problems. Our approach
leverages quantum resources to obtain information that is used in
problem-specific classical reduction steps that recursively simplify the
problem. These reduction steps address the limitations of the quantum component
and ensure solution feasibility in constrained optimization problems.
Additionally, we use backtracking techniques to further improve the performance
of the algorithm without increasing the requirements on the quantum hardware.
We demonstrate the capabilities of our approach by informing QIRO with
correlations from classical simulations of shallow (depth $p=1$) circuits of
the quantum approximate optimization algorithm (QAOA), solving instances of
maximum independent set and maximum satisfiability problems with hundreds of
variables. We also demonstrate how QIRO can be deployed on a neutral atom
quantum processor available online on Amazon Braket to find large independent
sets of graphs. In summary, our scheme achieves results comparable to classical
heuristics, such as simulated annealing and greedy algorithms, even with
relatively weak quantum resources. Furthermore, enhancing the quality of these
quantum resources improves the performance of the algorithms, highlighting the
potential of QIRO. Notably, the modular nature of QIRO offers various avenues
for modifications, positioning our work as a blueprint for designing a broader
class of hybrid quantum-classical algorithms for combinatorial optimization.
- Abstract（参考訳）: 組合せ最適化問題に対する量子インフォームド再帰最適化(QIRO)アルゴリズムのファミリーを提案し,実装する。
提案手法では,量子資源を活用し,問題を再帰的に単純化する問題特有の古典的還元ステップで使用される情報を得る。
これらの削減ステップは、量子成分の限界に対処し、制約付き最適化問題における解実現可能性を保証する。
さらに,量子ハードウェアの要求を増加させることなく,アルゴリズムの性能をさらに向上させるためにバックトラッキング技術を用いる。
我々は,量子近似最適化アルゴリズム (qaoa) の浅層(深さ$p=1$) 回路の古典的シミュレーションによる相関関係をqiroに通知し, 最大独立集合のインスタンスを解き, 最大充足可能性問題を数百変数で解いた。
また、Amazon Braket上で利用可能な中性原子量子プロセッサにQIROをデプロイして、グラフの大きな独立した集合を見つける方法を示す。
要約すると, この手法は, 比較的弱い量子資源でも, シュミレーション・アニーリングや欲望アルゴリズムのような古典的ヒューリスティックスに匹敵する結果が得られる。
さらに、これらの量子リソースの品質の向上はアルゴリズムの性能を改善し、QIROの可能性を強調している。
特に、QIROのモジュラー性は様々な修正の道を提供し、組合せ最適化のためのより広範なハイブリッド量子古典アルゴリズムを設計するための青写真として位置づけられている。
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