論文の概要: Quantum Annealing for Combinatorial Optimization: A Benchmarking Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06201v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 16:43:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:28:37.769626
• Title: Quantum Annealing for Combinatorial Optimization: A Benchmarking Study
• Title（参考訳）: 組合せ最適化のための量子アニーリング:ベンチマーク研究
• Authors: Seongmin Kim, Sang-Woo Ahn, In-Saeng Suh, Alexander W. Dowling, Eungkyu Lee, Tengfei Luo,
• Abstract要約: 現状の量子解法は,従来の解法よりも精度が0.013%高く,解法時間も6,561xであることを示す。 この結果から,特にハイブリッド構成において,従来のQAよりもQAを活用できるという利点が浮かび上がっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.125366249242646
• License:
• Abstract: Quantum annealing (QA) has the potential to significantly improve solution quality and reduce time complexity in solving combinatorial optimization problems compared to classical optimization methods. However, due to the limited number of qubits and their connectivity, the QA hardware did not show such an advantage over classical methods in past benchmarking studies. Recent advancements in QA with more than 5,000 qubits, enhanced qubit connectivity, and the hybrid architecture promise to realize the quantum advantage. Here, we use a quantum annealer with state-of-the-art techniques and benchmark its performance against classical solvers. To compare their performance, we solve over 50 optimization problem instances represented by large and dense Hamiltonian matrices using quantum and classical solvers. The results demonstrate that a state-of-the-art quantum solver has higher accuracy (~0.013%) and a significantly faster problem-solving time (~6,561x) than the best classical solver. Our results highlight the advantages of leveraging QA over classical counterparts, particularly in hybrid configurations, for achieving high accuracy and substantially reduced problem solving time in large-scale real-world optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 量子アニーリング(QA)は、古典的な最適化法と比較して、組合せ最適化問題の解法において、解法品質を著しく改善し、時間的複雑さを低減する可能性がある。 しかし、量子ビット数の制限と接続性のため、QAハードウェアは過去のベンチマーク研究において古典的な手法に対してそのような優位性を示しなかった。 5000量子ビット以上のQAの最近の進歩、量子ビット接続の強化、およびハイブリッドアーキテクチャは、量子上の優位性を実現することを約束している。 ここでは、最先端技術を備えた量子アニールを用いて、古典的解法に対してその性能をベンチマークする。 それらの性能を比較するために、量子および古典的解法を用いて、大規模で密度の高いハミルトン行列で表される50以上の最適化問題を解く。 その結果、最先端の量子解法は、最高の古典解法よりも精度(~0.013%)が高く、より高速な解法時間(6,561x)であることが示されている。 実世界の大規模最適化問題において,QAを従来の構成,特にハイブリッド構成よりも有効に活用することで,精度が高く,問題解決時間を大幅に短縮できるという利点を強調した。

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