論文の概要: A Practical Cross-Platform, Multi-Algorithm Study of Quantum Optimisation for Configurational Analysis of Materials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06885v1
- Date: Wed, 09 Apr 2025 13:38:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-10 13:05:54.421745
- Title: A Practical Cross-Platform, Multi-Algorithm Study of Quantum Optimisation for Configurational Analysis of Materials
- Title（参考訳）: 材料構成解析のための量子最適化の実用的クロスプラットフォーム・マルチアルゴリズムによる研究
- Authors: Kieran McDowall, Theodoros Kapourniotis, Christopher Oliver, Phalgun Lolur, Konstantinos Georgopoulos,
- Abstract要約: 材料構成解析のよく研究された問題,具体的には欠陥グラフェン構造の最低エネルギー構成を見つけることを考える。
この問題は、擬似非制約二項最適化問題に適用可能な様々なアルゴリズムを研究できるテストケースとして機能する。
完全接続QUBOを最大7,200ドル(約7,800円)で解くために量子的手法を用いており、これ以上のアルゴリズム性能はデバイス接続性、ノイズ、古典的な時間オーバーヘッドによって制限されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Quantum computers show potential for achieving computational advantage over classical computers, with many candidate applications in the domains of chemistry and materials science. We consider the well-studied problem of configurational analysis of materials and, more specifically, finding the lowest energy configuration of defective graphene structures. This problem acts as a test-case which allows us to study various algorithms that are applicable to Quadratic Unconstrained Binary Optimisation (QUBO) problems, which are generally classically intractable exactly. To solve this problem, we implement two methods, the Variational Quantum Eigensolver (VQE) and Quantum Annealing (QA), on commercially-available gate-based and quantum annealing devices that are accessible via Quantum-Computing-as-a-Service (QCaaS) models. To analyse the performance of these algorithms, we use a toolbox of relevant metrics and compare performance against three classical algorithms. We employ quantum methods to solve fully-connected QUBOs of up to $72$ variables, and find that algorithm performance beyond this is restricted by device connectivity, noise and classical computation time overheads. The applicability of our approach goes beyond the selected configurational analysis test-case, and we anticipate that our approach will be of use for optimisation problems in general.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、化学と材料科学の分野における多くの候補として、古典的コンピュータよりも計算上の優位性を達成する可能性を示している。
材料構成解析のよく研究された問題,具体的には欠陥グラフェン構造の最低エネルギー構成を見つけることを考える。
この問題は,古典的に難解な準拘束的二項最適化(QUBO)問題に適用可能な,様々なアルゴリズムを研究できるテストケースとして機能する。
この問題を解決するために、我々は、量子コンピューティング・アズ・ア・サービス(QCaaS)モデルを介してアクセス可能な、市販のゲートベースおよび量子アニーリングデバイス上で、変分量子固有解法(VQE)と量子アニーリング(QA)という2つの方法を実装した。
これらのアルゴリズムの性能を解析するために、関連するメトリクスのツールボックスを使用し、3つの古典的アルゴリズムと比較する。
量子法を用いて、最大72ドルの変数の完全接続QUBOを解き、これを超えるアルゴリズム性能は、デバイス接続性、ノイズ、古典的な計算時間オーバーヘッドによって制限されていることに気付く。
提案手法の適用性は, 選択した構成解析テストケースを超えており, 一般の最適化問題に利用することが期待できる。
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