論文の概要: The Conquest of Quantum Genetic Algorithms: The Adventure to Cross the Valley of Death

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08631v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 17:30:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 09:50:53.545315
• Title: The Conquest of Quantum Genetic Algorithms: The Adventure to Cross the Valley of Death
• Title（参考訳）: 量子遺伝アルゴリズムの探求:死の谷を横切る冒険
• Authors: Rafael Lahoz-Beltra
• Abstract要約: 本稿では、進化的アルゴリズムの量子バージョンを設計する際に生じる困難について論じる。 論文には、これらの進化的アルゴリズムの量子バージョンであるPythonとQISKITの両方のコードが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the emergence of the first quantum computers at a time when AI is undergoing a fruitful era has led many AI researchers to be tempted into adapting their algorithms to run on a quantum computer. However, in many cases the initial enthusiasm has ended in frustration, since the features and principles underlying quantum computing are very different from traditional computers. In this paper, we present a discussion of the difficulties arising when designing a quantum version of an evolutionary algorithm based on Darwin's evolutionary mechanism, the so-called genetic algorithms. The paper includes the code in both Python and QISKIT of the quantum version of one of these evolutionary algorithms allowing the reader to experience the setbacks arising when translating a classical algorithm to its quantum version. The algorithm studied in this paper, termed RQGA (Reduced Quantum Genetic Algorithm), has been chosen as an example that clearly shows these difficulties, which are common to other AI algorithms.
• Abstract（参考訳）: 近年、AIが実りある時代を迎えている時代に初めて量子コンピュータが出現したことで、多くのAI研究者は、量子コンピュータ上で動くアルゴリズムに適応する誘惑に駆られるようになった。 しかし多くの場合、量子コンピューティングの基礎となる機能や原理は従来のコンピュータとは大きく異なるため、初期の熱意はフラストレーションに終止符を打った。 本稿では,ダーウィンの進化機構(いわゆる遺伝的アルゴリズム)に基づいて,進化アルゴリズムの量子バージョンを設計する際に生じる困難について論じる。 この論文には、これらの進化的アルゴリズムの量子バージョンであるPythonとQISKITの両方のコードが含まれており、古典的アルゴリズムを量子バージョンに翻訳する際に生じるセットバックを読者が体験することができる。 この論文で研究されているRQGA(Reduced Quantum Genetic Algorithm)と呼ばれるアルゴリズムは、他のAIアルゴリズムに共通するこれらの困難を示す例として選択されている。

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