論文の概要: Unlocking Quantum Optimization: A Use Case Study on NISQ Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07171v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 17:08:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 13:42:08.046896
• Title: Unlocking Quantum Optimization: A Use Case Study on NISQ Systems
• Title（参考訳）: アンロック量子最適化 : NISQシステムの事例研究
• Authors: Andreas Sturm, Bharadwaj Mummaneni, Leon Rullkötter,
• Abstract要約: 本稿では、電気自動車の充電スケジュールを最適化する分野における産業関連ユースケースと、トラック走行経路の最適化に関するユースケースについて考察する。 我々の中心的なコントリビューションは、IBMのゲートベース量子コンピュータの異なるプロセッサとD-Waveの量子アニール上で実行されるこれらのユースケースから導かれる系統的な一連の例である。
• 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: The major advances in quantum computing over the last few decades have sparked great interest in applying it to solve the most challenging computational problems in a wide variety of areas. One of the most pronounced domains here are optimization problems and a number of algorithmic approaches have been proposed for their solution. For the current noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computers the quantum approximate optimization algorithm (QAOA), the variational quantum eigensolver (VQE), and quantum annealing (QA) are the central algorithms for this problem class. The two former can be executed on digital gate-model quantum computers, whereas the latter requires a quantum annealer. Across all hardware architectures and manufactures, the quantum computers available today share the property of being too error-prone to reliably execute involved quantum circuits as they typically arise from quantum optimization algorithms. In order to characterize the limits of existing quantum computers, many component and system level benchmarks have been proposed. However, owing to the complex nature of the errors in quantum systems these benchmark fail to provide predictive power beyond simple quantum circuits and small examples. Application oriented benchmarks have been proposed to remedy this problem, but both, results from real quantum systems as well as use cases beyond constructed academic examples, remain very rare. This paper addresses precisely this gap by considering two industrial relevant use cases: one in the realm of optimizing charging schedules for electric vehicles, the other concerned with the optimization of truck routes. Our central contribution are systematic series of examples derived from these uses cases that we execute on different processors of the gate-based quantum computers of IBM as well as on the quantum annealer of D-Wave.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年における量子コンピューティングの大きな進歩は、様々な分野で最も困難な計算問題を解くために、量子コンピューティングを適用することに大きな関心を惹き付けてきた。 ここで最も顕著な分野の1つは最適化問題であり、その解決策として多くのアルゴリズム的アプローチが提案されている。 現在のノイズの多い中間規模量子(NISQ)コンピュータでは、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)、変分量子固有解法(VQE)、量子アニール法(QA)が問題クラスの中心となるアルゴリズムである。 前者はデジタルゲートモデル量子コンピュータで実行でき、後者は量子アニールを必要とする。 今日利用可能な量子コンピュータは、すべてのハードウェアアーキテクチャと製造装置の中で、一般的に量子最適化アルゴリズムから生じるように、関係する量子回路を確実に実行するにはエラーが発生しすぎるという特性を共有している。 既存の量子コンピュータの限界を特徴づけるために、多くのコンポーネントとシステムレベルのベンチマークが提案されている。 しかし、量子系におけるエラーの複雑な性質のため、これらのベンチマークは単純な量子回路や小さな例を超えた予測能力を提供できない。 この問題を改善するためにアプリケーション指向ベンチマークが提案されているが、実際の量子システムによる結果と、構築された学術的な例を超えたユースケースの両方が非常に稀である。 本論文は、電気自動車の充電スケジュールを最適化する分野と、トラック走行経路の最適化に関わる分野の2つの産業的ユースケースを考慮することで、このギャップを正確に解決する。 我々の中心的なコントリビューションは、IBMのゲートベース量子コンピュータの異なるプロセッサとD-Waveの量子アニール上で実行されるこれらのユースケースから導かれる系統的な一連の例である。

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