論文の概要: Characterization of Locality in Spin States and Forced Moves for Optimizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02544v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 10:13:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 18:54:28.075568
• Title: Characterization of Locality in Spin States and Forced Moves for Optimizations
• Title（参考訳）: 最適化のためのスピン状態と強制運動の局所性評価
• Authors: Yoshiki Sato, Makiko Konoshima, Hirotaka Tamura, Jun Ohkubo
• Abstract要約: 最適化問題において、エネルギーランドスケープにおける局所最小値の存在は、世界最小値を求めるために問題となる。 そこで我々は,局所最小値から効率よく抜け出すアルゴリズムを開発したが,正確なサンプリングは得られなかった。 提案アルゴリズムはリジェクションフリーなアルゴリズムに基づいているため,計算コストは低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36868085124383626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ising formulations are widely utilized to solve combinatorial optimization problems, and a variety of quantum or semiconductor-based hardware has recently been made available. In combinatorial optimization problems, the existence of local minima in energy landscapes is problematic to use to seek the global minimum. We note that the aim of the optimization is not to obtain exact samplings from the Boltzmann distribution, and there is thus no need to satisfy detailed balance conditions. In light of this fact, we develop an algorithm to get out of the local minima efficiently while it does not yield the exact samplings. For this purpose, we utilize a feature that characterizes locality in the current state, which is easy to obtain with a type of specialized hardware. Furthermore, as the proposed algorithm is based on a rejection-free algorithm, the computational cost is low. In this work, after presenting the details of the proposed algorithm, we report the results of numerical experiments that demonstrate the effectiveness of the proposed feature and algorithm.
• Abstract（参考訳）: イジングの定式化は組合せ最適化の問題を解決するために広く使われており、様々な量子または半導体ベースのハードウェアが最近利用可能になった。 組合せ最適化問題において、エネルギーランドスケープにおける局所最小値の存在は、世界最小値を求めるために問題となる。 最適化の目的はボルツマン分布から正確なサンプリングを得ることではなく、したがって詳細なバランス条件を満たす必要はないことに留意する。 この事実に照らして,我々は局所的ミニマから効率的に抜け出すアルゴリズムを開発したが,正確なサンプリングは得られない。 この目的のために、我々は、特定のハードウェアで容易に得ることのできる、現在の状態における局所性を特徴付ける機能を利用する。 さらに,提案アルゴリズムは拒絶フリーのアルゴリズムに基づいているため,計算コストは低い。 本研究では,提案アルゴリズムの詳細を提示した後,提案手法の有効性を示す数値実験の結果を報告する。

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