論文の概要: Mean-field Coherent Ising Machines with artificial Zeeman terms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04043v1
- Date: Thu, 7 Sep 2023 23:14:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-11 16:23:42.572198
- Title: Mean-field Coherent Ising Machines with artificial Zeeman terms
- Title（参考訳）: 人工ゼーマン項を用いた平均場コヒーレントイジングマシン
- Authors: Mastiyage Don Sudeera Hasaranga Gunathilaka, Yoshitaka Inui, Satoshi
Kako, Yoshihisa Yamamoto, Toru Aonishi
- Abstract要約: 本稿では,平均場CIMモデルにおけるゼーマン項の効率的な実装に着目する。
平均場モデルでは、実装はより物理的に正確なモデルよりも容易であり、FPGAや大規模シミュレーションの実装に適している。
- 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: Coherent Ising Machine (CIM) is a network of optical parametric oscillators
that solves combinatorial optimization problems by finding the ground state of
an Ising Hamiltonian. In CIMs, a problem arises when attempting to realize the
Zeeman term because of the mismatch in size between interaction and Zeeman
terms due to the variable amplitude of the optical parametric oscillator pulses
corresponding to spins. There have been three approaches proposed so far to
address this problem for CIM, including the absolute mean amplitude method, the
auxiliary spin method, and the chaotic amplitude control (CAC) method. This
paper focuses on the efficient implementation of Zeeman terms within the
mean-field CIM model, which is a physics-inspired heuristic solver without
quantum noise. With the mean-field model, computation is easier than with more
physically accurate models, which makes it suitable for implementation in FPGAs
and large-scale simulations. Firstly, we examined the performance of the
mean-field CIM model for realizing the Zeeman term with the CAC method, as well
as their performance when compared to a more physically accurate model. Next,
we compared the CAC method to other Zeeman term realization techniques on the
mean-field model and a more physically accurate model. In both models, the CAC
method outperformed the other methods while retaining similar performance.
- Abstract（参考訳）: コヒーレントイジングマシン(Coherent Ising Machine, CIM)は、イジング・ハミルトンの基底状態を見つけることで組合せ最適化問題を解決する光学パラメトリック発振器のネットワークである。
cimsでは、スピンに対応する光パラメトリック発振器パルスの可変振幅による相互作用とゼーマン項の大きさのミスマッチのためにゼーマン項を実現しようとすると問題が発生する。
cimのこの問題に対処するために、絶対平均振幅法、補助スピン法、カオス振幅制御法(cac)法という3つのアプローチが提案されている。
本稿では,量子ノイズのない物理学的なヒューリスティック解法である平均場CIMモデルにおけるゼーマン項の効率的な実装に焦点を当てた。
平均場モデルでは、計算はより物理的に正確なモデルよりも容易であり、FPGAや大規模シミュレーションの実装に適している。
まず,CAC法を用いてゼーマン項を実現するための平均場CIMモデルの性能と,より物理的に正確なモデルと比較した場合の性能について検討した。
次に、平均場モデルおよびより物理的に正確なモデル上での他のゼーマン項実現手法と比較した。
どちらのモデルでも、CAC法は同様の性能を維持しながら他の手法よりも優れていた。
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