論文の概要: Evaluating the Practicality of Quantum Optimization Algorithms for
Prototypical Industrial Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11621v2
- Date: Thu, 22 Feb 2024 11:15:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-23 18:23:22.864118
- Title: Evaluating the Practicality of Quantum Optimization Algorithms for
Prototypical Industrial Applications
- Title（参考訳）: 先駆的産業応用のための量子最適化アルゴリズムの実用性評価
- Authors: Matteo Vandelli, Alessandra Lignarolo, Carlo Cavazzoni, Daniele
Dragoni
- Abstract要約: 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) と量子断熱アルゴリズム (QAA) の応用について検討する。
我々は,これらの2つのアルゴリズムの性能を,選択した評価指標を用いて,ソリューションの品質の観点から比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.88678858860675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The optimization of the power consumption of antenna networks is a problem
with a potential impact in the field of telecommunications. In this work, we
investigate the application of the quantum approximate optimization algorithm
(QAOA) and the quantum adiabatic algorithm (QAA), to the solution of a
prototypical model in this field. We use statevector emulation in a
high-performance computing environment to compare the performance of these two
algorithms in terms of solution quality, using selected evaluation metrics. We
estimate the circuit depth scaling with the problem size while maintaining a
certain level of solution quality, and we extend our analysis up to 31 qubits,
which is rarely addressed in the literature. Our calculations show that as the
problem size increases, the probability of measuring the exact solution
decreases exponentially for both algorithms. This issue is particularly severe
when we include constraints in the problem, resulting in full connectivity
between the sites. Nonetheless, we observe that the cumulative probability of
measuring solutions close to the optimal one remains high also for the largest
instances considered in this work. Our findings keep the way open to the
application of these algorithms, or variants thereof, to generate suboptimal
solutions at scales relevant to industrial use-cases.
- Abstract（参考訳）: アンテナネットワークの電力消費の最適化は、電気通信の分野における潜在的な影響の問題である。
本研究では,量子近似最適化アルゴリズム (qaoa) と量子断熱アルゴリズム (qaa) の,この分野の原型モデルに対する応用について検討する。
我々は,高性能計算機環境においてstatevectorエミュレーションを用いて,選択した評価指標を用いて,この2つのアルゴリズムの性能を比較する。
我々は,あるレベルのソリューション品質を維持しつつ,問題サイズの回路奥行きスケーリングを推定し,その解析を31キュービットまで拡張する。
計算の結果,問題の大きさが大きくなるにつれて,両アルゴリズムの精度は指数関数的に低下することがわかった。
この問題は、問題に制約を加え、サイト間の完全な接続を実現する場合、特に深刻です。
それにもかかわらず、本研究で考えられる最大の事例についても、最適解に近い解を計測する累積確率は高いままである。
本研究は,これらのアルゴリズム,あるいはその変種を応用して,産業用ユースケースに関連するスケールで最適でない解を生成する方法を提供し続けている。
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