論文の概要: Entanglement-assisted variational algorithm for discrete optimization problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09078v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 19:00:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:10:00.728742
• Title: Entanglement-assisted variational algorithm for discrete optimization problems
• Title（参考訳）: 離散最適化問題に対する絡み合い支援変分アルゴリズム
• Authors: Lorenzo Fioroni, Vincenzo Savona,
• Abstract要約: 離散最適化問題は、しばしば正確に難解であり、近似メソッドの使用を必要とする。 古典物理学に触発されたヒューリスティックスは、長い間この領域において中心的な役割を果たしてきた。 量子アニールは、アナログおよびデジタル量子デバイスの両方で実現されたハードウェア実装によって、有望な代替手段として登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: From fundamental sciences to economics and industry, discrete optimization problems are ubiquitous. Yet, their complexity often renders exact solutions intractable, necessitating the use of approximate methods. Heuristics inspired by classical physics have long played a central role in this domain. More recently, quantum annealing has emerged as a promising alternative, with hardware implementations realized on both analog and digital quantum devices. Here, we develop a heuristic inspired by quantum annealing, using Generalized Coherent States as a parameterized variational Ansatz to represent the quantum state. This framework allows for the analytical computation of energy and gradients with low-degree polynomial complexity, enabling the study of large problems with thousands of spins. Concurrently, these states capture non-trivial entanglement, crucial for the effectiveness of quantum annealing. We benchmark the heuristic on the three-dimensional Edwards-Anderson model and compare the solution quality and runtime of our method to other popular heuristics. Our findings suggest that it offers a scalable way to leverage quantum effects for complex optimization problems, potentially surpassing conventional alternatives in large-scale applications.
• Abstract（参考訳）: 基礎科学から経済学、産業まで、離散最適化問題は至るところに存在している。 しかし、それらの複雑さは、しばしば正確な解を難解にし、近似的な方法を使う必要がある。 古典物理学に触発されたヒューリスティックスは、長い間この領域において中心的な役割を果たしてきた。 最近では、アナログおよびデジタル量子デバイスの両方で実現されたハードウェア実装によって、量子アニールが有望な代替品として出現している。 ここでは、量子状態を表すパラメータ化された変分アンザッツとして一般化コヒーレント状態を用いて、量子アニールに着想を得たヒューリスティックを開発する。 この枠組みは低次多項式複雑性を持つエネルギーと勾配の分析計算を可能にし、何千ものスピンによる大きな問題の研究を可能にする。 同時に、これらの状態は非自明な絡み合いを捉え、量子アニールの有効性に不可欠である。 我々は3次元エドワーズ・アンダーソンモデルでヒューリスティックをベンチマークし、我々の手法の解の質とランタイムを他の一般的なヒューリスティックと比較する。 我々の研究結果は、量子効果を複雑な最適化問題に活用するスケーラブルな方法を提供し、大規模アプリケーションにおける従来の選択肢を超越する可能性があることを示唆している。

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