Fugu-MT 論文翻訳(概要): Five Starter Problems: Solving Quadratic Unconstrained Binary Optimization Models on Quantum Computers

論文の概要: Five Starter Problems: Solving Quadratic Unconstrained Binary Optimization Models on Quantum Computers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08989v1
Date: Wed, 17 Jan 2024 05:47:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-18 16:48:36.184746
Title: Five Starter Problems: Solving Quadratic Unconstrained Binary Optimization Models on Quantum Computers
Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける2次非拘束二項最適化モデルの解法
Authors: Arul Mazumder and Sridhar Tayur
Abstract要約: このチュートリアルでは、現在利用可能な量子コンピュータ上での擬似非制約バイナリ最適化問題の解決について、手軽に紹介する。 IBMはゲート/回路アーキテクチャを使用し、D-Waveは量子アニールである。関連するGitHubリポジトリは、5つのノートブックにコードを提供している。
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: Several articles and books adequately cover quantum computing concepts, such as gate/circuit model (and Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA), Adiabatic Quantum Computing (AQC), and Quantum Annealing (QA). However, they typically stop short of accessing quantum hardware and solve numerical problem instances. This tutorial offers a quick hands-on introduction to solving Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problems on currently available quantum computers. We cover both IBM and D-Wave machines: IBM utilizes a gate/circuit architecture, and D-Wave is a quantum annealer. We provide examples of three canonical problems (Number Partitioning, Max-Cut, Minimum Vertex Cover), and two models from practical applications (from cancer genomics and a hedge fund portfolio manager, respectively). An associated GitHub repository provides the codes in five companion notebooks. Catering to undergraduate and graduate students in computationally intensive disciplines, this article also aims to reach working industry professionals seeking to explore the potential of near-term quantum applications.
Abstract（参考訳）: ゲート/サーキットモデル(および量子近似最適化アルゴリズム、QAOA)、AQC(Adiabatic Quantum Computing)、QA(Quantum Annealing)など、いくつかの論文や書籍が量子コンピューティングの概念を適切にカバーしている。しかし、通常は量子ハードウェアへのアクセスを停止し、数値的な問題を解く。このチュートリアルでは、現在利用可能な量子コンピュータ上での擬似非制約バイナリ最適化(QUBO)問題の簡単な紹介を提供する。 IBMはゲート/回路アーキテクチャを使用し、D-Waveは量子アニールである。本稿では,3つの標準問題 (Number Partitioning, Max-Cut, Minimum Vertex Cover) の例と,実践的応用(それぞれ癌ゲノム学およびヘッジファンドポートフォリオマネージャ)の2つのモデルについて述べる。関連するGitHubリポジトリは、5つのノートブックにコードを提供している。本論文は、計算集約的な分野の学部生や大学院生を対象に、短期量子アプリケーションの可能性を探究する産業専門家にもリーチすることを目的とする。

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