論文の概要: Integer Programming Using A Single Atom

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16541v3
• Date: Tue, 23 Jul 2024 10:27:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 22:53:21.598835
• Title: Integer Programming Using A Single Atom
• Title（参考訳）: 単一のAtomを使った整数プログラミング
• Authors: Kapil Goswami, Peter Schmelcher, Rick Mukherjee,
• Abstract要約: 我々は,IP問題を元の形で任意の量子システムにマップし,解くアルゴリズムを開発した。 最適解は、最大8つの変数と4つの制約を持つIP問題に対して数マイクロ秒以内に見つかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integer programming (IP), as the name suggests is an integer-variable-based approach commonly used to formulate real-world optimization problems with constraints. Currently, quantum algorithms reformulate the IP into an unconstrained form through the use of binary variables, which is an indirect and resource-consuming way of solving it. We develop an algorithm that maps and solves an IP problem in its original form to any quantum system possessing a large number of accessible internal degrees of freedom that are controlled with sufficient accuracy. This work leverages the principle of superposition to solve the optimization problem. Using a single Rydberg atom as an example, we associate the integer values to electronic states belonging to different manifolds and implement a selective superposition of different states to solve the full IP problem. The optimal solution is found within a few microseconds for prototypical IP problems with up to eight variables and four constraints. This also includes non-linear IP problems, which are usually harder to solve with classical algorithms when compared to their linear counterparts. Our algorithm for solving IP is benchmarked by a well-known classical algorithm (branch and bound) in terms of the number of steps needed for convergence to the solution. This approach carries the potential to improve the solutions obtained for larger-size problems using hybrid quantum-classical algorithms.
• Abstract（参考訳）: 整数型プログラミング(英: Integer Programming、IP)は、実世界の最適化問題を制約で定式化するために一般的に用いられる整数変数ベースの手法である。 現在、量子アルゴリズムは、間接的かつリソース消費の方法であるバイナリ変数を用いることで、IPを制約のない形式に再構成している。 我々は、IP問題を元の形式で、適切な精度で制御される多数のアクセス可能な内部自由度を持つ任意の量子システムにマップし、解決するアルゴリズムを開発する。 この研究は、最適化問題を解決するために重ね合わせの原理を活用する。 1つのRydberg原子を例として、整数値を異なる多様体に属する電子状態に関連付け、異なる状態の選択的重ね合わせを実装して完全なIP問題を解決する。 最適解は、最大8変数と4つの制約を持つプロトタイプIP問題に対して数マイクロ秒以内に見つかる。 これには非線形IP問題も含まれており、通常、線形IP問題と比較して古典的なアルゴリズムでは解くのが困難である。 IP を解くアルゴリズムは、解の収束に必要なステップの数の観点から、よく知られた古典的アルゴリズム(ブランチとバウンド)によってベンチマークされる。 このアプローチは、ハイブリッド量子古典アルゴリズムを用いて、より大きな問題に対して得られる解を改善する可能性をもたらす。

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