論文の概要: Quantum Optimization Benchmark Library -- The Intractable Decathlon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03832v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 18:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 08:03:29.486852
• Title: Quantum Optimization Benchmark Library -- The Intractable Decathlon
• Title（参考訳）: 量子最適化ベンチマークライブラリ -- 難解なデカシオン
• Authors: Thorsten Koch, David E. Bernal Neira, Ying Chen, Giorgio Cortiana, Daniel J. Egger, Raoul Heese, Narendra N. Hegade, Alejandro Gomez Cadavid, Rhea Huang, Toshinari Itoko, Thomas Kleinert, Pedro Maciel Xavier, Naeimeh Mohseni, Jhon A. Montanez-Barrera, Koji Nakano, Giacomo Nannicini, Corey O'Meara, Justin Pauckert, Manuel Proissl, Anurag Ramesh, Maximilian Schicker, Noriaki Shimada, Mitsuharu Takeori, Victor Valls, David Van Bulck, Stefan Woerner, Christa Zoufal,
• Abstract要約: 既存の古典的アルゴリズムでは難しい10の最適化問題クラスを提示する。 問題クラスの個々の性質は、目的と変数タイプ、係数範囲、密度の点で異なる。 本稿ではQOBLIB(Quantum Optimization Benchmark Library)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.362963067036087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Through recent progress in hardware development, quantum computers have advanced to the point where benchmarking of (heuristic) quantum algorithms at scale is within reach. Particularly in combinatorial optimization -- where most algorithms are heuristics -- it is key to empirically analyze their performance on hardware and track progress towards quantum advantage. To this extent, we present ten optimization problem classes that are difficult for existing classical algorithms and can (mostly) be linked to practically-relevant applications, with the goal to enable systematic, fair, and comparable benchmarks for quantum optimization methods. Further, we introduce the Quantum Optimization Benchmark Library (QOBLIB) where the problem instances and solution track records can be found. The individual properties of the problem classes vary in terms of objective and variable type, coefficient ranges, and density. Crucially, they all become challenging for established classical methods already at system sizes ranging from less than 100 to, at most, an order of 100,000 decision variables, allowing to approach them with today's quantum computers. We reference the results from state-of-the-art solvers for instances from all problem classes and demonstrate exemplary baseline results obtained with quantum solvers for selected problems. The baseline results illustrate a standardized form to present benchmarking solutions, which has been designed to ensure comparability of the used methods, reproducibility of the respective results, and trackability of algorithmic and hardware improvements over time. We encourage the optimization community to explore the performance of available classical or quantum algorithms and hardware platforms with the benchmarking problem instances presented in this work toward demonstrating quantum advantage in optimization.
• Abstract（参考訳）: 近年のハードウェア開発の進展により、量子コンピュータは(ヒューリスティックな)量子アルゴリズムのベンチマークが到達範囲に達している。 特に、ほとんどのアルゴリズムがヒューリスティックな組合せ最適化では、ハードウェア上でのパフォーマンスを経験的に分析し、量子優位性に向けた進捗を追跡することが重要です。 この範囲で、既存の古典的アルゴリズムでは難しい10の最適化問題クラスを示し、量子最適化手法の体系的、公平、および同等のベンチマークを可能にすることを目的として、(大半は)実際に関連するアプリケーションにリンクできる。 さらに,QOBLIB (Quantum Optimization Benchmark Library) を導入する。 問題クラスの個々の性質は、目的と変数タイプ、係数範囲、密度の点で異なる。 重要なのは、100未満のシステムサイズから、少なくとも10,000の決定変数の順序まで、すでに確立されている古典的手法が、今日の量子コンピュータでそれらにアプローチできるようにする上で、これらはすべて困難なものになることだ。 本研究は,全ての問題クラスのインスタンスに対する最先端解法の結果を参照し,選択された問題に対する量子解法を用いて得られた模範的ベースライン結果を示す。 ベースラインの結果は、使用するメソッドの可視性、各結果の再現性、時間とともにアルゴリズムとハードウェアの改善の追跡性を保証するために設計されたベンチマークソリューションの標準化フォームを示す。 我々は最適化コミュニティに対して、最適化における量子優位性を示すために、この研究で提示されたベンチマーク問題インスタンスを用いて、利用可能な古典的または量子的アルゴリズムとハードウェアプラットフォームのパフォーマンスを探求することを奨励する。

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