論文の概要: Continuous Approximation of the Fully Connected Ising Hamiltonian: Exact Ground State Solutions for a Novel Class of Ising Models with Applications to Fidelity Assessment in Ising Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19604v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 10:43:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:50.720287
• Title: Continuous Approximation of the Fully Connected Ising Hamiltonian: Exact Ground State Solutions for a Novel Class of Ising Models with Applications to Fidelity Assessment in Ising Machines
• Title（参考訳）: 完全連結Ising Hamiltonianの連続近似:Ising Machineの忠実度評価に応用した新しいIsingモデルの基底解
• Authors: Amirhossein Rezaei, Mahmood Hasani, Alireza Rezaei, Seyed M. Hassan Halataei,
• Abstract要約: 離散イジング・ハミルトニアンを連続的な枠組みに再構成することで、大規模イジング問題を解くための新しい分析的アプローチを提案する。 提案手法を検証するため, 解析解と量子インスパイアされたIsingアルゴリズムと量子Isingマシンから得られた解を比較した数値実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1812062577871028
• License:
• Abstract: In this study, we present a novel analytical approach to solving large-scale Ising problems by reformulating the discrete Ising Hamiltonian into a continuous framework. This transformation enables us to derive exact solutions for a non-trivial class of fully connected Ising models. To validate our method, we conducted numerical experiments comparing our analytical solutions with those obtained from a quantum-inspired Ising algorithm and a quantum Ising machine. The results demonstrate that the quantum-inspired algorithm and brute-force method successfully align with our solutions, while the quantum Ising machine exhibits notable deviations. Our method offers promising avenues for analytically solving diverse Ising problem instances, while the class of Ising problems addressed here provides a robust framework for assessing the fidelity of Ising machines.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,離散イジング・ハミルトニアンを連続的な枠組みに再構成することにより,大規模イジング問題を解くための新しい分析手法を提案する。 この変換により、完全連結イジングモデルの非自明なクラスに対する正確な解を導出することができる。 提案手法を検証するため, 解析解と量子インスパイアされたIsingアルゴリズムと量子Isingマシンから得られた解を比較した数値実験を行った。 その結果、量子インスパイアされたアルゴリズムとブルートフォース法は、我々のソリューションとうまく一致し、量子イジングマシンは顕著な偏差を示した。 本手法は多種多様なIsing問題インスタンスを解析的に解くための有望な方法であり,Ising問題クラスはIsingマシンの忠実度を評価するための堅牢なフレームワークを提供する。

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