論文の概要: Quantum Global Minimum Finder based on Variational Quantum Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00450v1
- Date: Wed, 1 May 2024 11:08:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-02 15:57:39.023145
- Title: Quantum Global Minimum Finder based on Variational Quantum Search
- Title（参考訳）: 変分量子探索に基づく量子グローバル最小ファインダ
- Authors: Mohammadreza Soltaninia, Junpeng Zhan,
- Abstract要約: 量子グローバルファインダ(QGMF, Quantum Global Finder)は,ミニマを効率的に同定する革新的な計算手法である。
QGMFは2進法を組み合わせて位置を見つける。
- 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 search for global minima is a critical challenge across multiple fields including engineering, finance, and artificial intelligence, particularly with non-convex functions that feature multiple local optima, complicating optimization efforts. We introduce the Quantum Global Minimum Finder (QGMF), an innovative quantum computing approach that efficiently identifies global minima. QGMF combines binary search techniques to shift the objective function to a suitable position and then employs Variational Quantum Search to precisely locate the global minimum within this targeted subspace. Designed with a low-depth circuit architecture, QGMF is optimized for Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices, utilizing the logarithmic benefits of binary search to enhance scalability and efficiency. This work demonstrates the impact of QGMF in advancing the capabilities of quantum computing to overcome complex non-convex optimization challenges effectively.
- Abstract（参考訳）: グローバルミニマの探索は、工学、金融、人工知能を含む複数の分野において重要な課題であり、特に複数の局所最適化を特徴とする非凸関数では、最適化作業が複雑になる。
我々は、グローバルなミニマムを効率的に識別する革新的な量子コンピューティングアプローチであるQuantum Global Minimum Finder (QGMF)を紹介する。
QGMFは、2進探索技術を組み合わせて目的関数を適切な位置にシフトし、次に変分量子探索を用いて、ターゲットとする部分空間内の大域最小値を正確に特定する。
低深度回路アーキテクチャで設計されたQGMFは、拡張性と効率を向上させるためにバイナリサーチの対数的利点を利用して、ノイズ中間量子(NISQ)デバイスに最適化されている。
この研究は、複雑な非凸最適化課題を効果的に克服する量子コンピューティングの能力向上におけるQGMFの影響を実証する。
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