論文の概要: $i$Trust: Trust-Region Optimisation with Ising Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04715v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 14:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 16:25:52.684445
• Title: $i$Trust: Trust-Region Optimisation with Ising Machines
• Title（参考訳）: $i$Trust: Ising Machineによる信頼度最適化
• Authors: Sayantan Pramanik, Kaumudibikash Goswami, Sourav Chatterjee, M Girish Chandra,
• Abstract要約: ボックス制約による信頼領域に基づく最適化を実現するため,Ising マシンの応用を提案する。 修正イジングマシンは凸性あるいは凸性の合理的な仮定の下で示されている。 この命題は古典的および量子古典的なハイブリッドシナリオの両方に有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.961502498941637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we present a heretofore unseen application of Ising machines to perform trust region-based optimisation with box constraints. This is done by considering a specific form of opto-electronic oscillator-based coherent Ising machines with clipped transfer functions, and proposing appropriate modifications to facilitate trust-region optimisation. The enhancements include the inclusion of non-symmetric coupling and linear terms, modulation of noise, and compatibility with convex-projections to improve its convergence. The convergence of the modified Ising machine has been shown under the reasonable assumptions of convexity or invexity. The mathematical structures of the modified Ising machine and trust-region methods have been exploited to design a new trust-region method to effectively solve unconstrained optimisation problems in many scenarios, such as machine learning and optimisation of parameters in variational quantum algorithms. Hence, the proposition is useful for both classical and quantum-classical hybrid scenarios. Finally, the convergence of the Ising machine-based trust-region method, has also been proven analytically, establishing the feasibility of the technique.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ボックス制約による信頼領域に基づく最適化を実現するため,Ising マシンの既往の応用を提案する。 これは、切断された伝達関数を持つ光電子発振器ベースのコヒーレントIsingマシンの特定の形態を考慮し、信頼領域最適化を容易にするための適切な修正を提案することで実現される。 この拡張には、非対称結合と線形項の包含、ノイズの変調、収束を改善するために凸投影との整合性が含まれる。 修正イジングマシンの収束は、凸性または凸性の合理的な仮定の下で示されている。 修正されたイジングマシンの数学的構造と信頼領域法を用いて、変分量子アルゴリズムにおけるパラメータの最適化や機械学習などの多くのシナリオにおいて、制約のない最適化問題を効果的に解決する新しい信頼領域法を設計している。 したがって、この命題は古典的および量子古典的なハイブリッドシナリオの両方に有用である。 最後に、Isingマシンベースの信頼領域法の収束も解析的に証明され、その実現可能性を確立した。

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