論文の概要: Solving Combinatorial Optimization Problems on a Photonic Quantum Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13781v1
- Date: Thu, 19 Sep 2024 20:57:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 05:13:17.372343
- Title: Solving Combinatorial Optimization Problems on a Photonic Quantum Computer
- Title（参考訳）: フォトニック量子コンピュータにおける組合せ最適化問題の解法
- Authors: Mateusz Slysz, Krzysztof Kurowski, Grzegorz Waligóra,
- Abstract要約: 組合せ最適化問題は、ロジスティクスから暗号まで、様々な分野において重要な計算問題を引き起こす。
従来の計算手法は指数関数的な複雑性に苦しむことが多く、量子コンピューティングのような代替パラダイムへの探索を動機付けている。
フォトニック量子コンピュータが解空間を効率的に探索し、様々な問題に対する最適解を同定する方法を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Combinatorial optimization problems pose significant computational challenges across various fields, from logistics to cryptography. Traditional computational methods often struggle with their exponential complexity, motivating exploration into alternative paradigms such as quantum computing. In this paper, we investigate the application of photonic quantum computing to solve combinatorial optimization problems. Leveraging the principles of quantum mechanics, we demonstrate how photonic quantum computers can efficiently explore solution spaces and identify optimal solutions for a range of combinatorial problems. We provide an overview of quantum algorithms tailored for combinatorial optimization for different quantum architectures (boson sampling, quantum annealing and gate-based quantum computing). Additionally, we discuss the advantages and challenges of implementing those algorithms on photonic quantum hardware. Through experiments run on an 8-qumode photonic quantum device, as well as numerical simulations, we evaluate the performance of photonic quantum computers in solving representative combinatorial optimization problems, such as the Max-Cut problem and the Job Shop Scheduling Problem.
- Abstract（参考訳）: 組合せ最適化問題は、ロジスティクスから暗号まで、様々な分野において重要な計算問題を引き起こす。
従来の計算手法は指数関数的な複雑性に苦しむことが多く、量子コンピューティングのような代替パラダイムへの探索を動機付けている。
本稿では,光量子コンピューティングによる組合せ最適化問題の解法について検討する。
量子力学の原理を応用して、フォトニック量子コンピュータが解空間を効率的に探索し、様々な組合せ問題に対する最適解を同定する方法を実証する。
本稿では,異なる量子アーキテクチャ(サンプリング,量子アニーリング,ゲートベース量子コンピューティング)の組合せ最適化に適した量子アルゴリズムの概要について述べる。
さらに、フォトニック量子ハードウェア上でこれらのアルゴリズムを実装する際の利点と課題についても論じる。
8量子フォトニック量子デバイスを用いた実験と数値シミュレーションにより,Max-Cut問題やジョブショップスケジューリング問題といった代表的な組合せ最適化問題の解法におけるフォトニック量子コンピュータの性能を評価する。
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