論文の概要: From Hope to Heuristic: Realistic Runtime Estimates for Quantum Optimisation in NHEP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05066v1
• Date: Thu, 08 May 2025 08:59:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.817112
• Title: From Hope to Heuristic: Realistic Runtime Estimates for Quantum Optimisation in NHEP
• Title（参考訳）: 期待からヒューリスティックへ:NHEPにおける量子最適化のためのリアルランタイム推定
• Authors: Maja Franz, Manuel Schönberger, Melvin Strobl, Eileen Kühn, Achim Streit, Pía Zurita, Markus Diefenthaler, Wolfgang Mauerer,
• Abstract要約: 雑音の中規模量子(NISQ)コンピュータは、その限界にもかかわらず、核物理学や高エネルギー物理学において短期的な量子優位性を示す。 本研究は,2次イジングあるいは2次非制約バイナリ最適化モデルを用いて最適化問題を解くコアアルゴリズムに焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.039557813788786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computers, despite their limitations, present opportunities for near-term quantum advantages in Nuclear and High-Energy Physics (NHEP) when paired with specially designed quantum algorithms and processing units. This study focuses on core algorithms that solve optimisation problems through the quadratic Ising or quadratic unconstrained binary optimisation model, specifically quantum annealing and the Quantum Approximate Optimisation Algorithm (QAOA). In particular, we estimate runtimes and scalability for the task of particle track reconstruction, a key computing challenge in NHEP, and investigate how the classical parameter space in QAOA, along with techniques like a Fourier-analysis based heuristic, can facilitate future quantum advantages. The findings indicate that lower frequency components in the parameter space are crucial for effective annealing schedules, suggesting that heuristics can improve resource efficiency while achieving near-optimal results. Overall, the study highlights the potential of NISQ computers in NHEP and the significance of co-design approaches and heuristic techniques in overcoming challenges in quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: 雑音の中規模量子(NISQ)コンピュータは、その限界にもかかわらず、特別に設計された量子アルゴリズムや処理ユニットと組み合わせることで、原子力・高エネルギー物理学(NHEP)における短期的な量子優位性を示す。 本研究では,量子アニーリングと量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて,2次イジングあるいは2次非拘束バイナリ最適化モデルを用いて最適化問題を解くコアアルゴリズムに焦点を当てた。 特に、NHEPにおける重要な計算課題である粒子トラック再構成のタスクのランタイムとスケーラビリティを推定し、QAOAにおける古典的パラメータ空間とフーリエ解析に基づくヒューリスティック(英語版)のような手法が将来の量子的優位性を促進する方法について検討する。 その結果,パラメータ空間の低周波成分は有効アニールスケジュールに不可欠であることが示唆され,ヒューリスティックスにより資源効率が向上し,ほぼ最適結果が得られることが示唆された。 全体として、この研究はNHEPにおけるNISQコンピュータの可能性と、量子アルゴリズムの課題を克服するための共同設計アプローチとヒューリスティック手法の重要性を強調している。

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