論文の概要: Hybrid Meta-Solving for Practical Quantum Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09115v1
- Date: Wed, 15 May 2024 06:19:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 14:16:04.842359
- Title: Hybrid Meta-Solving for Practical Quantum Computing
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングのためのハイブリッドメタソルビング
- Authors: Domenik Eichhorn, Maximilian Schweikart, Nick Poser, Frederik Fiand, Benedikt Poggel, Jeanette Miriam Lorenz,
- Abstract要約: 本稿では,最適化問題の解決を目的とした,アクセス可能なハイブリッドソフトウェアスタックの構築に向けた研究を行う。
古典的および量子最適化技術を組み合わせたハイブリッドメタソルビングと呼ばれる新しいアプローチを導入する。
- 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 advent of quantum algorithms has initiated a discourse on the potential for quantum speedups for optimization problems. However, several factors still hinder a practical realization of the potential benefits. These include the lack of advanced, error-free quantum hardware, the absence of accessible software stacks for seamless integration and interaction, and the lack of methods that allow us to leverage the theoretical advantages to real-world use cases. This paper works towards the creation of an accessible hybrid software stack for solving optimization problems, aiming to create a fundamental platform that can utilize quantum technologies to enhance the solving process. We introduce a novel approach that we call Hybrid Meta-Solving, which combines classical and quantum optimization techniques to create customizable and extensible hybrid solvers. We decompose mathematical problems into multiple sub-problems that can be solved by classical or quantum solvers, and propose techniques to semi-automatically build the best solver for a given problem. Implemented in our ProvideQ toolbox prototype, Meta-Solving provides interactive workflows for accessing quantum computing capabilities. Our evaluation demonstrates the applicability of Meta-Solving in industrial use cases. It shows that we can reuse state-of-the-art classical algorithms and extend them with quantum computing techniques. Our approach is designed to be at least as efficient as state-of-the-art classical techniques, while having the potential to outperform them if future advances in the quantum domain are made.
- Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムの出現は、最適化問題に対する量子スピードアップの可能性について論じ始めた。
しかし、いくつかの要因が潜在的利益の現実的な実現を妨げている。
これには、高度なエラーのない量子ハードウェアの欠如、シームレスな統合とインタラクションのためのアクセス可能なソフトウェアスタックの欠如、現実世界のユースケースに対する理論的優位性を活用するための方法の欠如などが含まれる。
本稿では,最適化問題を解くための,アクセス可能なハイブリッドソフトウェアスタックの構築を目指して,量子技術を活用して解法プロセスを強化するための基本プラットフォームの構築を目的とする。
我々は、古典的および量子最適化技術を組み合わせて、カスタマイズ可能で拡張可能なハイブリッド・ソルビング(Hybrid Meta-Solving)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。
数学的問題を古典的あるいは量子的解法によって解ける複数のサブプロブレムに分解し、与えられた問題に対して最適な解法を半自動で構築する手法を提案する。
ProductQツールボックスのプロトタイプで実装されたMeta-Solvingは、量子コンピューティング機能にアクセスするためのインタラクティブなワークフローを提供します。
産業利用におけるメタソルビングの適用性について検討した。
それは、最先端の古典的アルゴリズムを再利用し、それらを量子コンピューティング技術で拡張できることを示しています。
我々の手法は、最先端の古典技術と同じくらい効率的に設計され、将来量子領域の進歩が実現されれば、それらを上回る可能性がある。
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