論文の概要: Deep Unfolded Local Quantum Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03026v3
• Date: Mon, 4 Nov 2024 02:33:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 12:44:50.406533
• Title: Deep Unfolded Local Quantum Annealing
• Title（参考訳）: 深部展開型局所量子アニール
• Authors: Shunta Arai, Satoshi Takabe,
• Abstract要約: 局所量子アニール (LQA) は最適化問題の解法として設計されている。 これは、大域的最小目的関数を決定するために勾配進化を利用するQAからインスピレーションを得ている。 深層展開LQAは元のLQAよりも優れており、実世界のアプリケーションに顕著な洞察と影響を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.726777092009553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Local quantum annealing (LQA), an iterative algorithm, is designed to solve combinatorial optimization problems. It draws inspiration from QA, which utilizes adiabatic time evolution to determine the global minimum of a given objective function. In the original LQA, the classical Hamiltonian is minimized via gradient descent. The performance of LQA depends on the choice of the parameters. Owing to the non-convex nature of the original cost function, LQA often becomes trapped in local minima, limiting its effectiveness. To address this challenge, we combine LQA with a deep unfolding scheme, which enables us to tune the parameters from the training data via back-propagation. {As a demonstration, we apply the deep unfolded LQA to the Sherrington-Kirkpatrick model, which is a fundamental {model} in statistical physics.} Our findings exhibit that deep unfolded LQA outperforms the original LQA, exhibiting remarkable convergence speed and performance improvement. As the trained parameters can be generalized to unknown instances and different system sizes, our results have significant practical implications and provide valuable insights for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 反復アルゴリズムである局所量子アニール (LQA) は組合せ最適化問題の解法として設計されている。 これは、ある対象関数の大域的最小値を決定するために断熱時間進化を利用するQAからインスピレーションを得ている。 元の LQA では、古典的ハミルトニアンは勾配降下によって最小化される。 LQAの性能はパラメータの選択に依存する。 原価関数の非凸性のため、LQAは局所ミニマに閉じ込められ、その効果が制限される。 この課題に対処するために、LQAと深い展開スキームを組み合わせることで、バックプロパゲーションを通じてトレーニングデータからパラメータをチューニングできる。 実演として、統計的物理学の基本的なモデルであるシェリントン・カークパトリックモデルに、深く展開されたLQAを適用する。 以上の結果より, 深部展開LQAは元のLQAよりも優れ, 収束速度と性能が著しく向上した。 トレーニングされたパラメータは未知のインスタンスや異なるシステムサイズに一般化できるため、本研究の結果は重要な実践的意味を持ち、現実世界のアプリケーションに貴重な洞察を与えてくれる。

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