論文の概要: QCE'24 Tutorial: Quantum Annealing -- Emerging Exploration for Database Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04638v1
- Date: Thu, 07 Nov 2024 11:51:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:37:26.849479
- Title: QCE'24 Tutorial: Quantum Annealing -- Emerging Exploration for Database Optimization
- Title（参考訳）: QCE'24 Tutorial: Quantum Annealing -- データベース最適化のための新たな探索
- Authors: Nitin Nayak, Manuel Schönberger, Valter Uotila, Zhengtong Yan, Sven Groppe, Jiaheng Lu, Wolfgang Mauerer,
- Abstract要約: 選択したデータベース最適化問題に対して量子アニールを適用する方法を示す。
デモには、リレーショナルデータベースにおける結合順序最適化問題の解決が含まれている。
将来のデータベースとデータ管理研究における量子コンピューティングの利点、限界、および可能性を特定します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.260581528754729
- License:
- Abstract: Quantum annealing is a meta-heuristic approach tailored to solve combinatorial optimization problems with quantum annealers. In this tutorial, we provide a fundamental and comprehensive introduction to quantum annealing and modern data management systems and show quantum annealing's potential benefits and applications in the realm of database optimization. We demonstrate how to apply quantum annealing for selected database optimization problems, which are critical challenges in many data management platforms. The demonstrations include solving join order optimization problems in relational databases, optimizing sophisticated transaction scheduling, and allocating virtual machines within cloud-based architectures with respect to sustainability metrics. On the one hand, the demonstrations show how to apply quantum annealing on key problems of database management systems (join order selection, transaction scheduling), and on the other hand, they show how quantum annealing can be integrated as a part of larger and dynamic optimization pipelines (virtual machine allocation). The goal of our tutorial is to provide a centralized and condensed source regarding theories and applications of quantum annealing technology for database researchers, practitioners, and everyone who wants to understand how to potentially optimize data management with quantum computing in practice. Besides, we identify the advantages, limitations, and potentials of quantum computing for future database and data management research.
- Abstract（参考訳）: 量子アニール(Quantum annealing)は、量子アニールを用いた組合せ最適化問題を解決するために設計されたメタヒューリスティックなアプローチである。
本チュートリアルでは,量子アニーリングと現代データ管理システムの基本的かつ包括的な紹介を行い,データベース最適化の領域における量子アニーリングの潜在的なメリットと応用を示す。
我々は、多くのデータ管理プラットフォームにおいて重要な課題である、選択したデータベース最適化問題に対して量子アニールを適用する方法を示す。
デモには、リレーショナルデータベースの結合順序最適化問題の解決、高度なトランザクションスケジューリングの最適化、サステナビリティメトリクスに関するクラウドベースのアーキテクチャ内の仮想マシンの割り当てなどが含まれている。
一方, 実演では, データベース管理システムの重要な問題(整列選択, トランザクションスケジューリング)に量子アニールを適用する方法を示すとともに, 大規模で動的な最適化パイプライン(仮想機械割り当て)の一部として量子アニールを統合する方法を示す。
我々のチュートリアルの目的は、データベースの研究者、実践者、そして実際に量子コンピューティングでデータ管理を最適化する方法を理解したいすべての人にとって、量子アニール技術の理論と応用に関する集中的かつ凝縮した情報源を提供することである。
さらに、将来のデータベースおよびデータ管理研究における量子コンピューティングの利点、限界、ポテンシャルを識別する。
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