論文の概要: Quantum Computing for Discrete Optimization: A Highlight of Three Technologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01373v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 17:04:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 06:11:05.409264
• Title: Quantum Computing for Discrete Optimization: A Highlight of Three Technologies
• Title（参考訳）: 離散最適化のための量子コンピューティング:3つの技術のハイライト
• Authors: Alexey Bochkarev, Raoul Heese, Sven Jäger, Philine Schiewe, Anita Schöbel,
• Abstract要約: 本稿では,オペレーショナルリサーチ(OR)と量子コンピューティングのコミュニティ間の学際的な研究に焦点を当てる。 異なる種類の量子ハードウェアを市場に投入する3つの量子パワー最適化手法を検討する。 本稿では,QuEraの中立原子マシン,D-Waveの量子アニール,IBMのゲートベースデバイスという3種類の量子コンピュータの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum optimization has emerged as a promising frontier of quantum computing, providing novel numerical approaches to mathematical optimization problems. The main goal of this paper is to facilitate interdisciplinary research between the Operations Research (OR) and Quantum Computing communities by providing an OR scientist's perspective on selected quantum-powered methods for discrete optimization. To this end, we consider three quantum-powered optimization approaches that make use of different types of quantum hardware available on the market. To illustrate these approaches, we solve three classical optimization problems: the Traveling Salesperson Problem, Weighted Maximum Cut, and Maximum Independent Set. With a general OR audience in mind, we attempt to provide an intuition behind each approach along with key references, describe the corresponding high-level workflow, and highlight crucial practical considerations. In particular, we emphasize the importance of problem formulations and device-specific configurations, and their impact on the amount of resources required for computation (where we focus on the number of qubits). These points are illustrated with a series of experiments on three types of quantum computers: a neutral atom machine from QuEra, a quantum annealer from D-Wave, and a gate-based device from IBM.
• Abstract（参考訳）: 量子最適化は量子コンピューティングの有望なフロンティアとして登場し、数学的最適化問題に対する新しい数値的アプローチを提供している。 本研究の目的は,オペレーショナル・リサーチ(OR)と量子コンピューティングのコミュニティ間の学際的な研究を促進することである。 この目的のために、様々な種類の量子ハードウェアを市場に投入する3つの量子パワー最適化手法を検討する。 これらの手法を説明するために,トラベリングセールスパーソン問題,重み付き最大カット,最大独立セットの3つの古典的最適化問題を解く。 一般のオーディエンスを念頭に置いて、各アプローチの背後にある直感と重要な参照を提供し、対応する高レベルのワークフローを記述し、重要な実践的考察を強調します。 特に、問題定式化とデバイス固有の構成の重要性を強調し、計算に必要なリソース量(量子ビットの数に焦点をあてる)に与える影響を強調します。 これらの点は、QuEraの中立原子マシン、D-Waveの量子アニール、IBMのゲートベースのデバイスという3種類の量子コンピュータに関する一連の実験で説明されている。

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