Fugu-MT 論文翻訳(概要): Speedup of high-order unconstrained binary optimization using quantum Z2 lattice gauge theory

論文の概要: Speedup of high-order unconstrained binary optimization using quantum Z2 lattice gauge theory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05958v2
Date: Sun, 22 Dec 2024 03:20:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-24 15:51:58.857690
Title: Speedup of high-order unconstrained binary optimization using quantum Z2 lattice gauge theory
Title（参考訳）: 量子Z2格子ゲージ理論を用いた高次非拘束二元最適化の高速化
Authors: Bi-Ying Wang, Xiaopeng Cui, Qingguo Zeng, Yemin Zhan, Man-Hong Yung, Yu Shi,
Abstract要約: この問題に対する量子アルゴリズムとその対応する量子インスピレーション付き古典的アルゴリズムを提案する。量子インスパイアされた古典的アルゴリズムを実行することにより、gLQAはLQAから1桁の計算時間を短縮することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2131426229426405
License:
Abstract: How to quickly solve the problem of high-order unconstrained binary optimization (HUBO)? This problem has attracted much attention because of its importance and wide-range applications. Here we present a quantum algorithm and its corresponding quantum-inspired classical algorithm for this problem, and achieve algorithmic speedup by using gauge symmetry. Specifically we map the HUBO problem to quantum Z2 lattice gauge theory defined on the dual graph, and propose the so-called gauged local quantum annealing (gLQA), which is the local quantum annealing (LQA) protected by the gauge symmetry. By running the quantum-inspired classical algorithm, we demonstrate that gLQA reduces the computational time by one order of magnitude from that of LQA.
Abstract（参考訳）: 高次非制約バイナリ最適化(HUBO)の問題を迅速に解くには? この問題は、その重要性と広範囲の応用により、多くの注目を集めている。ここでは、この問題に対する量子アルゴリズムとその対応する量子インスパイアされた古典的アルゴリズムを示し、ゲージ対称性を用いてアルゴリズムの高速化を実現する。具体的には、HUBO問題を双対グラフ上で定義された量子Z2格子ゲージ理論にマッピングし、ゲージ対称性によって保護される局所量子アニール(LQA)と呼ばれるゲージ付き局所量子アニール(gLQA)を提案する。量子インスパイアされた古典的アルゴリズムを実行することにより、gLQAはLQAから1桁の計算時間を短縮することを示した。

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