論文の概要: Efficient Computation Using Spatial-Photonic Ising Machines: Utilizing Low-Rank and Circulant Matrix Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01400v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 15:03:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 22:39:57.220402
• Title: Efficient Computation Using Spatial-Photonic Ising Machines: Utilizing Low-Rank and Circulant Matrix Constraints
• Title（参考訳）: 空間フォトニックイジングマシンを用いた効率的な計算:低ランク・循環行列制約を用いた計算
• Authors: Richard Zhipeng Wang, James S. Cummins, Marvin Syed, Nikita Stroev, George Pastras, Jason Sakellariou, Symeon Tsintzos, Alexis Askitopoulos, Daniele Veraldi, Marcello Calvanese Strinati, Silvia Gentilini, Davide Pierangeli, Claudio Conti, Natalia G. Berloff,
• Abstract要約: 空間フォトニックイジングマシン(SPIM)は、低ランクおよび循環結合行列を用いる計算集約型イジング問題に対処する。 以上の結果から,SPIMの性能は結合行列のランクと精度に大きく影響していることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore the potential of spatial-photonic Ising machines (SPIMs) to address computationally intensive Ising problems that employ low-rank and circulant coupling matrices. Our results indicate that the performance of SPIMs is critically affected by the rank and precision of the coupling matrices. By developing and assessing advanced decomposition techniques, we expand the range of problems SPIMs can solve, overcoming the limitations of traditional Mattis-type matrices. Our approach accommodates a diverse array of coupling matrices, including those with inherently low ranks, applicable to complex NP-complete problems. We explore the practical benefits of low-rank approximation in optimization tasks, particularly in financial optimization, to demonstrate the real-world applications of SPIMs. Finally, we evaluate the computational limitations imposed by SPIM hardware precision and suggest strategies to optimize the performance of these systems within these constraints.
• Abstract（参考訳）: 我々は空間フォトニックIsing Machine (SPIM) の可能性を探り、低ランクおよび循環結合行列を用いた計算集約Ising問題に対処する。 以上の結果から,SPIMの性能は結合行列のランクと精度に大きく影響していることが明らかとなった。 高度な分解技術を開発し,評価することにより,従来のマティス型行列の限界を克服し,SPIMが解決できる問題の範囲を広げる。 提案手法は,NP完全問題に適用可能な,本質的に低いランクの行列を含む,多種多様な結合行列に適合する。 本研究では,SPIMの現実的応用を実証するために,最適化タスク,特に金融最適化における低ランク近似の実用的メリットについて検討する。 最後に,SPIMハードウェアのハードウェア精度に課される計算制限を評価し,これらの制約の中でこれらのシステムの性能を最適化するための戦略を提案する。

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