論文の概要: QICS: Quantum Information Conic Solver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17803v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 12:00:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:54:49.756015
• Title: QICS: Quantum Information Conic Solver
• Title（参考訳）: QICS:量子情報円錐解法
• Authors: Kerry He, James Saunderson, Hamza Fawzi,
• Abstract要約: 我々はQICSを紹介した。QICSはPythonで完全に実装されたオープンソースのプリマル・デュアルインテリア・ポイント・ソルバである。 QICSは量子相対エントロピーを含む最適化問題を解くことができる。 我々は、QICSが最先端の量子相対エントロピー計画法よりも優れていることを示す広範な数値実験を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.281229317487581
• License:
• Abstract: We introduce QICS (Quantum Information Conic Solver), an open-source primal-dual interior point solver fully implemented in Python, which is focused on solving optimization problems arising in quantum information theory. QICS has the ability to solve optimization problems involving the quantum relative entropy, noncommutative perspectives of operator convex functions, and related functions. It also includes an efficient semidefinite programming solver which exploits sparsity, as well as support for Hermitian matrices. QICS is also currently supported by the Python optimization modelling software PICOS. This paper aims to document the implementation details of the algorithm and cone oracles used in QICS, and serve as a reference guide for the software. Additionally, we showcase extensive numerical experiments which demonstrate that QICS outperforms state-of-the-art quantum relative entropy programming solvers, and has comparable performance to state-of-the-art semidefinite programming solvers.
• Abstract（参考訳）: 我々はQICS(Quantum Information Conic Solver)を紹介する。QICS(Quantum Information Conic Solver)はPythonで完全に実装された,量子情報理論による最適化問題の解法である。 QICSは、量子相対エントロピー、作用素凸関数の非可換視点、および関連する関数を含む最適化問題を解くことができる。 また、空間性を利用する効率的な半定値プログラミングソルバや、エルミート行列のサポートも含まれている。 QICSはPythonの最適化モデリングソフトウェアであるPICOSでもサポートされている。 本稿では,QICSで使用されるアルゴリズムとコーンオーラクルの実装の詳細を文書化し,ソフトウェアへの参照ガイドとして機能することを目的とする。 さらに、QICSが最先端の量子相対エントロピープログラミング解法より優れ、最先端の半定値プログラミング解法に匹敵する性能を有することを示す広範な数値実験を紹介する。

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