論文の概要: Transfer of Knowledge through Reverse Annealing: A Preliminary Analysis of the Benefits and What to Share
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15865v1
- Date: Mon, 27 Jan 2025 08:42:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:58:00.892049
- Title: Transfer of Knowledge through Reverse Annealing: A Preliminary Analysis of the Benefits and What to Share
- Title（参考訳）: 逆アニーリングによる知識の伝達--メリットと共有すべきことの予備的分析
- Authors: Eneko Osaba, Esther Villar-Rodriguez,
- Abstract要約: 現在の量子アニールは最適化問題を効率的に解くための制限を提示する。
D-Wave Systemsはこれらの制限を緩和するためにReverse Annealingと呼ばれるメカニズムを開発した。
この研究は、2つの重要な研究課題に答えることに焦点を当てた実験によって進められている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4972323953932129
- License:
- Abstract: Being immersed in the NISQ-era, current quantum annealers present limitations for solving optimization problems efficiently. To mitigate these limitations, D-Wave Systems developed a mechanism called Reverse Annealing, a specific type of quantum annealing designed to perform local refinement of good states found elsewhere. Despite the research activity around Reverse Annealing, none has theorized about the possible benefits related to the transfer of knowledge under this paradigm. This work moves in that direction and is driven by experimentation focused on answering two key research questions: i) is reverse annealing a paradigm that can benefit from knowledge transfer between similar problems? and ii) can we infer the characteristics that an input solution should meet to help increase the probability of success? To properly guide the tests in this paper, the well-known Knapsack Problem has been chosen for benchmarking purposes, using a total of 34 instances composed of 14 and 16 items.
- Abstract（参考訳）: NISQ時代に浸漬された現在の量子アニールは、最適化問題を効率的に解くための制限を提示する。
これらの制限を緩和するために、D-Wave SystemsはReverse Annealingと呼ばれるメカニズムを開発した。
逆アナーリングに関する研究活動にもかかわらず、このパラダイムの下での知識の伝達に関連する利点について、誰も理論化していない。
この研究は、その方向に進み、2つの重要な研究課題に答えることに焦点を当てた実験によって進められます。
一 類似の問題間の知識伝達の恩恵を受けることができるパラダイムを逆アニーリングしているか。
そして
二 成功の可能性を高めるために、入力ソリューションが満たすべき特性を推測することができるか。
本論文では,14項目と16項目からなる合計34項目を用いて,ベンチマークのためにKnapsack問題を選択した。
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