Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advantages of fixing spins in quantum annealing

論文の概要: Advantages of fixing spins in quantum annealing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21924v1
Date: Tue, 29 Oct 2024 10:30:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:39:18.196091
Title: Advantages of fixing spins in quantum annealing
Title（参考訳）: 量子アニールにおける固定スピンの利点
Authors: Tomohiro Hattori, Hirotaka Irie, Tadashi Kadowaki, Shu Tanaka,
Abstract要約: サイズ縮小法は、量子アニールに直接入力できない大規模な最適化問題を扱うために用いられる。固定スピンを用いた様々なサイズ縮小法が量子古典ハイブリッド法として提案されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0937094979510213
License:
Abstract: Quantum annealing can efficiently obtain solutions to combinatorial optimization problems. Size-reduction methods are used to treat large-scale combinatorial optimization problems that cannot be input directly into a quantum annealer because of its size limitation. Various size-reduction methods using fixing spins have been proposed as quantum-classical hybrid methods to obtain solutions. However, the high performance of these hybrid methods is yet to be clearly elucidated. In this study, we adopted a parameterized fixing spins method to verify the effects of fixing spins. The results revealed that setting the appropriate number of spins of the subproblem is crucial for obtaining a satisfactory solution, and the energy gap expansion is confirmed after fixing spins.
Abstract（参考訳）: 量子アニールは組合せ最適化問題の解を効率的に得ることができる。サイズ縮小法は、そのサイズ制限のために直接量子アニールに入力できない大規模な組合せ最適化問題を扱うために用いられる。固定スピンを用いた様々なサイズ縮小法が量子古典ハイブリッド法として提案されている。しかし,これらのハイブリット法の性能は明らかになっていない。本研究では,固定スピンの効果を検証するためにパラメタライズド固定スピン法を採用した。その結果, サブプロブレムの適切なスピン数を設定することは, 良好な解を得るためには不可欠であり, 固定スピン後にエネルギーギャップの膨張が確認されることがわかった。

関連論文リスト

Parallel Quantum Local Search via Evolutionary Mechanism [0.9208007322096533]
小型量子コンピュータの能力を活用した並列量子局所探索(PQLS)手法を提案する。我々のアプローチは、複数のQLS経路を同時に実行し、ある間隔で最も効果的な結果を集約して世代を確立することで、この制約を超越する」。本研究は,Ising問題の解決における並列量子コンピューティングの深い影響を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-10T16:35:52Z)
Adiabatic Bottlenecks in Quantum Annealing and Nonequilibrium Dynamics of Paramagnons [0.0]
長距離相互作用量子スピングラスと最適化問題との対応は、断熱量子コンピューティングの物理的動機を支えている。乱れた(量子)スピン系では、無限系とアンサンブルサイズの極限におけるシステム量の計算を可能にする複製トリックのような正確な方法に焦点が当てられている。ここでは、スピンコヒーレント状態経路積分に非平衡グリーン関数形式を適用し、統計的揺らぎと集団励起スペクトルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-18T07:59:46Z)
Optimizing Solution-Samplers for Combinatorial Problems: The Landscape of Policy-Gradient Methods [52.0617030129699]
本稿では,DeepMatching NetworksとReinforcement Learningメソッドの有効性を解析するための新しい理論フレームワークを提案する。我々の主な貢献は、Max- and Min-Cut、Max-$k$-Bipartite-Bi、Maximum-Weight-Bipartite-Bi、Traveing Salesman Problemを含む幅広い問題である。本分析の副産物として,バニラ降下による新たな正則化プロセスを導入し,失効する段階的な問題に対処し,悪い静止点から逃れる上で有効であることを示す理論的および実験的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-08T23:39:38Z)
Improving the convergence of an iterative algorithm for solving arbitrary linear equation systems using classical or quantum binary optimization [39.58317527488534]
本稿では,線形システムの解法を提案する。線形系を二進最適化問題に変換し、元の問題の幾何学からインスピレーションを得る。問題固有の幾何学の部分的知識を活用することで、元の問題をより小さく独立したサブプロブレムに分解できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-18T16:51:03Z)
Efficient estimation of trainability for variational quantum circuits [43.028111013960206]
変動量子回路のコスト関数とその分散を効率よく計算する方法を見出した。この方法は、変分量子回路のトレーニング容易性を証明し、バレンプラトー問題を克服できる設計戦略を探索するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-09T14:05:18Z)
Improving quantum annealing by engineering the coupling to the environment [0.4893345190925178]
最適化問題は、すべての詳細がスピンのカップリングにエンコードされるイジングモデルにマッピングできる。元の数学的最適化のタスクは、対応するスピン系の基底状態を見つけることと等価である。この手順の固有の欠点のいくつかは、アプローチや外部環境との結合によって緩和または解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-10T11:05:27Z)
Quantum annealing with twisted fields [0.0]
本稿ではデコヒーレンスと非断熱遷移の効果を抑制する方法を提案する。我々の結果は、実用的な量子アニールを実現するための新しいアプローチへの道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-30T11:00:44Z)
Q-Match: Iterative Shape Matching via Quantum Annealing [64.74942589569596]
形状対応を見つけることは、NP-hard quadratic assignment problem (QAP)として定式化できる。本稿では,アルファ拡大アルゴリズムに触発されたQAPの反復量子法Q-Matchを提案する。 Q-Match は、実世界の問題にスケールできるような長文対応のサブセットにおいて、反復的に形状マッチング問題に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-06T17:59:38Z)
IDEAL: Inexact DEcentralized Accelerated Augmented Lagrangian Method [64.15649345392822]
本稿では,局所関数が滑らかで凸な分散最適化環境下での原始的手法設計のためのフレームワークを提案する。提案手法は,加速ラグランジアン法により誘導されるサブプロブレム列を概ね解いたものである。加速度勾配降下と組み合わせることで,収束速度が最適で,最近導出された下界と一致した新しい原始アルゴリズムが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-11T18:49:06Z)
Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z)
Breaking limitation of quantum annealer in solving optimization problems under constraints [1.14219428942199]
キメラグラフ上の大規模最適化問題の解法を提案する。提案手法は, キメラグラフに埋め込まれることなく, 完全に連結したIsingモデルに対処することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-13T01:00:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。