論文の概要: Addressing the Minor-Embedding Problem in Quantum Annealing and Evaluating State-of-the-Art Algorithm Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13376v2
- Date: Fri, 25 Apr 2025 20:16:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.598255
- Title: Addressing the Minor-Embedding Problem in Quantum Annealing and Evaluating State-of-the-Art Algorithm Performance
- Title（参考訳）: 量子アニーリングにおける最小埋め込み問題への対処と最先端アルゴリズムの性能評価
- Authors: Aitor Gomez-Tejedor, Eneko Osaba, Esther Villar-Rodriguez,
- Abstract要約: D-Wave Systems 量子アニールの性能に及ぼす埋め込み品質の影響を解析する。
また,D-Wave のアルゴリズムである Minorminer が生成した埋め込みの質を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44241702149260353
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study addresses the minor-embedding problem, which involves mapping the variables of an Ising model onto a quantum annealing processor. The primary motivation stems from the observed performance disparity of quantum annealers when solving problems suited to the processor's architecture versus those with non-hardware-native topologies. Our research has two main objectives: i) to analyze the impact of embedding quality on the performance of D-Wave Systems quantum annealers, and ii) to evaluate the quality of the embeddings generated by Minorminer, an algorithm provided by D-Wave and widely recognized as the standard minor-embedding technique in the literature. Regarding the first objective, our experiments reveal a clear correlation between the average chain length of embeddings and the relative errors of the solutions sampled. This underscores the critical influence of embedding quality on quantum annealing performance. For the second objective, we focus on the Minorminer technique, assessing its capacity to embed problems, the quality of the embeddings produced, and the robustness of the results. We also compare its performance with Clique Embedding, another algorithm developed by D-Wave, which is deterministic and designed to embed fully connected Ising models into quantum annealing processors, serving as a worst-case scenario. The results demonstrate that there is significant room for improvement for Minorminer, as it has not consistently outperformed the worst-case scenario.
- Abstract（参考訳）: 本研究はIsingモデルの変数を量子アニールプロセッサにマッピングするマイナー埋め込み問題に対処する。
主な動機は、プロセッサのアーキテクチャに適合する問題と、非ハードウェアなトポロジの問題を解く際に、量子アニールの性能格差が観測されたことに起因する。
私たちの研究には2つの主な目的があります。
一 埋め込み品質がD波系量子アニールの性能に与える影響の分析及び
二 文献において、D-Waveが提供するアルゴリズムであるMinorminerが生成した埋め込みの質を評価し、標準のマイナー埋め込み技術として広く認識されていること。
最初の目的について, 本実験は, 埋め込みの平均鎖長とサンプリングした解の相対誤差との明確な相関関係を明らかにした。
このことは、量子アニール性能に対する埋め込み品質の重大な影響を浮き彫りにする。
第2の目的として,問題を埋め込む能力,組込みの質,結果の堅牢性を評価し,Minorminer手法に着目した。
また、その性能を、D-Waveが開発した別のアルゴリズムであるClique Embeddingと比較する。これは決定論的であり、完全に接続されたIsingモデルを量子アニールプロセッサに埋め込むように設計されており、最悪のシナリオとして機能する。
その結果、最悪のシナリオを一貫して上回っていないため、Minorminerには改善の余地があることが示されている。
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