Fugu-MT 論文翻訳(概要): Feedback-Based Quantum Algorithm for Constrained Optimization Problems

論文の概要: Feedback-Based Quantum Algorithm for Constrained Optimization Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08169v2
Date: Fri, 19 Jul 2024 09:21:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 22:58:09.301359
Title: Feedback-Based Quantum Algorithm for Constrained Optimization Problems
Title（参考訳）: 制約付き最適化問題に対するフィードバックに基づく量子アルゴリズム
Authors: Salahuddin Abdul Rahman, Özkan Karabacak, Rafal Wisniewski,
Abstract要約: 問題の解を基底状態としてエンコードする新しい演算子を導入する。提案アルゴリズムは,量子回路の深さを小さくすることで,計算資源を節約できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334868
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The feedback-based algorithm for quantum optimization (FALQON) has recently been proposed to solve quadratic unconstrained binary optimization problems. This paper efficiently generalizes FALQON to tackle quadratic constrained binary optimization (QCBO) problems. For this purpose, we introduce a new operator that encodes the problem's solution as its ground state. Using Lyapunov control theory, we design a quantum control system such that the state converges to the ground state of this operator. When applied to the QCBO problem, we show that our proposed algorithm saves computational resources by reducing the depth of the quantum circuit and can perform better than FALQON. The effectiveness of our proposed algorithm is further illustrated through numerical simulations.
Abstract（参考訳）: 量子最適化のためのフィードバックに基づくアルゴリズム(FALQON)が最近提案されている。本稿では、FALQONを効率よく一般化し、2次制約付きバイナリ最適化(QCBO)問題に取り組む。そこで本研究では,問題の解を基底状態としてエンコードする演算子を提案する。リアプノフ制御理論を用いて、状態がこの作用素の基底状態に収束するように量子制御系を設計する。 QCBO問題に適用すると,提案アルゴリズムは量子回路の深さを小さくすることで計算資源を節約し,FALQONよりも優れた性能が得られることを示す。提案アルゴリズムの有効性を数値シミュレーションにより明らかにした。

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