論文の概要: Towards an Automatic Framework for Solving Optimization Problems with Quantum Computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12840v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 17:56:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 17:39:34.857681
- Title: Towards an Automatic Framework for Solving Optimization Problems with Quantum Computers
- Title（参考訳）: 量子コンピュータによる最適化問題の解き方
- Authors: Deborah Volpe, Nils Quetschlich, Mariagrazia Graziano, Giovanna Turvani, Robert Wille,
- Abstract要約: 従来の最適化問題を量子解法に自動的に変換するフレームワークが提案されている。
このフレームワークは、ソリューションの妥当性と品質を分析するための手段を提供する。
これは量子コンピューティングソリューションの自動化に向けた大きな進歩を表している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9730678241643815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optimizing objective functions stands to benefit significantly from leveraging quantum computers, promising enhanced solution quality across various application domains in the future. However, harnessing the potential of quantum solvers necessitates formulating problems according to the Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) model, demanding significant expertise in quantum computation and QUBO formulations. This expertise barrier limits access to quantum solutions. Fortunately, automating the conversion of conventional optimization problems into QUBO formulations presents a solution for promoting accessibility to quantum solvers. This article addresses the unmet need for a comprehensive automatic framework to assist users in utilizing quantum solvers for optimization tasks while preserving interfaces that closely resemble conventional optimization practices. The framework prompts users to specify variables, optimization criteria, as well as validity constraints and, afterwards, allows them to choose the desired solver. Subsequently, it automatically transforms the problem description into a format compatible with the chosen solver and provides the resulting solution. Additionally, the framework offers instruments for analyzing solution validity and quality. Comparative analysis against existing libraries and tools in the literature highlights the comprehensive nature of the proposed framework. Two use cases (the knapsack problem and linear regression) are considered to show the completeness and efficiency of the framework in real-world applications. Finally, the proposed framework represents a significant advancement towards automating quantum computing solutions and widening access to quantum optimization for a broader range of users.
- Abstract（参考訳）: 目的関数の最適化は、将来様々なアプリケーション領域にわたるソリューション品質の向上を約束する量子コンピュータを活用することで大きな恩恵を受ける。
しかし、量子解法の可能性を利用するには、量子計算とQUBOの定式化において重要な専門知識を必要とする二次的非制約バイナリ最適化(QUBO)モデルに従って定式化の問題を解決する必要がある。
この専門知識は量子解へのアクセスを制限する。
幸いなことに、従来の最適化問題をQUBOの定式化に自動変換することは、量子解法へのアクセシビリティーを促進するソリューションを提供する。
本稿では,従来の最適化手法によく似たインターフェースを保ちながら,最適化タスクに量子ソルバを利用するユーザを支援するための,包括的な自動フレームワークの必要性に対処する。
このフレームワークは、ユーザが変数、最適化基準、妥当性の制約を指定し、その後、希望するソルバを選択できるようにする。
その後、問題記述を選択したソルバと互換性のあるフォーマットに自動的に変換し、結果のソリューションを提供する。
さらに、このフレームワークは、ソリューションの妥当性と品質を分析するための手段を提供する。
文献における既存のライブラリとツールの比較分析は、提案フレームワークの包括的な性質を強調している。
実世界の応用におけるフレームワークの完全性と効率性を示す2つのユースケース(knapsack問題と線形回帰)が検討されている。
最後に、提案するフレームワークは、量子コンピューティングソリューションの自動化と、より広い範囲のユーザに対する量子最適化へのアクセスの拡大に向けた大きな進歩を示している。
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