論文の概要: Increasing the dimension of linear systems solved by classical or quantum binary optimization: A new method to solve large linear equation systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09933v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 16:51:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 12:08:14.717229
• Title: Increasing the dimension of linear systems solved by classical or quantum binary optimization: A new method to solve large linear equation systems
• Title（参考訳）: 古典的あるいは量子的二進最適化による線形系の次元の増大:大規模線形方程式系を解く新しい方法
• Authors: Erick R. Castro, Eldues O. Martins, Roberto S. Sarthour, Alexandre M. Souza, Ivan S. Oliveira
• Abstract要約: 本稿では,二進最適化問題として記述された線形システムの解法を提案する。 この手順は問題を効率的に解決し、大きな線形系を扱えるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, binary optimization has become an attractive research topic due to the development of quantum computing and specialized classical systems inspired by quantum computing. These hardware systems promise to speed up the computation significantly. In this work, we propose a new method to solve linear systems written as a binary optimization problem. The procedure solves the problem efficiently and allows it to handle large linear systems. Our approach is founded on the geometry of the original linear problem and resembles the gradient conjugate method. The conjugated directions used can significantly improve the algorithm's convergence rate. We also show that a partial knowledge of the intrinsic geometry of the problem can divide the original problem into independent sub-problems of smaller dimensions. These sub-problems can then be solved using quantum or classical solvers. Although determining the geometry of the problem has an additional computational cost, it can substantially improve the performance of our method compared to previous implementations.
• Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティングと量子コンピューティングにインスパイアされた古典システムの開発により、バイナリ最適化は魅力的な研究トピックとなっている。 これらのハードウェアシステムは計算の高速化を約束している。 本研究では,バイナリ最適化問題として記述された線形系の解法を提案する。 この手順は問題を効率的に解き、大きな線形システムを扱うことができる。 本手法は元の線形問題の幾何学に基づいており,勾配共役法に類似している。 共役方向はアルゴリズムの収束率を大幅に向上させることができる。 また、問題の内在幾何学の部分的知識は、元の問題をより小さな次元の独立した部分確率に分割できることを示す。 これらの部分問題は、量子解または古典解法を用いて解くことができる。 問題の幾何を決定するには計算コストがかかるが,従来の実装と比較して,本手法の性能は大幅に向上する。

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