論文の概要: Function Smoothing Regularization for Precision Factorization Machine Annealing in Continuous Variable Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04393v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 10:05:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 13:50:07.558659
• Title: Function Smoothing Regularization for Precision Factorization Machine Annealing in Continuous Variable Optimization Problems
• Title（参考訳）: 連続変数最適化問題における精密ファクトリゼーションマシンの正則化の関数平滑化
• Authors: Katsuhiro Endo, Kazuaki Z. Takahashi,
• Abstract要約: この研究は、実数が二変数の組合せで表されるような一般的な場合において、因子化機械(FM)によって得られるハミルトニアン函数曲面は非常にうるさい。 ノイズの発生源を同定し,その発生を防止するための簡易な一般化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27624021966289597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving continuous variable optimization problems by factorization machine quantum annealing (FMQA) demonstrates the potential of Ising machines to be extended as a solver for integer and real optimization problems. However, the details of the Hamiltonian function surface obtained by factorization machine (FM) have been overlooked. This study shows that in the widely common case where real numbers are represented by a combination of binary variables, the function surface of the Hamiltonian obtained by FM can be very noisy. This noise interferes with the inherent capabilities of quantum annealing and is likely to be a substantial cause of problems previously considered unsolvable due to the limitations of FMQA performance. The origin of the noise is identified and a simple, general method is proposed to prevent its occurrence. The generalization performance of the proposed method and its ability to solve practical problems is demonstrated.
• Abstract（参考訳）: 因子化マシン量子アニール(FMQA)による連続変数最適化問題の解法は、整数および実最適化問題の解法としてIsingマシンが拡張される可能性を示している。 しかし、因子化機械(FM)により得られたハミルトン関数面の詳細は見過ごされている。 この研究は、実数が二変数の組合せで表されるような広く一般的な場合、FMによって得られるハミルトニアン函数曲面は非常にうるさいことを示している。 このノイズは、量子アニールの固有の能力に干渉し、FMQA性能の限界により以前は解決不可能と考えられていた問題の実質的な原因となる。 ノイズの発生源を同定し,その発生を防止するための簡易な一般化手法を提案する。 提案手法の一般化性能と実用上の課題を解く能力を示す。

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