論文の概要: Quantum-Enhanced Simulated Annealing Using Rydberg Atoms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13264v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 09:03:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.901406
• Title: Quantum-Enhanced Simulated Annealing Using Rydberg Atoms
• Title（参考訳）: ライドバーグ原子を用いた量子増強型アニーリング
• Authors: Seokho Jeong, Juyoung Park, Jaewook Ahn,
• Abstract要約: この研究は、量子強化型シミュレートアニール(QESA)と呼ばれるRydberg量子古典ハイブリッドが計算時間に有利なことを実験的に証明した。 その結果、QESAは、複雑な最適化問題を効率的に解くための古典的手法よりも計算上の優位性を提供する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44241702149260353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantum-classical hybrid algorithms offer a promising strategy for tackling computationally challenging problems, such as the maximum independent set (MIS) problem that plays a crucial role in areas like network design and data analysis. This study experimentally demonstrates that a Rydberg quantum-classical hybrid algorithm, termed as quantum-enhanced simulated annealing (QESA), provides a computational time advantage over standalone simulated annealing (SA), a classical heuristic optimization method. The performance of QESA is evaluated based on the approximation ratio and the Hamming distance, relative to the graph size. The analysis shows that QESA outperforms standalone SA by leveraging a warm-start input derived from two types of Rydberg atomic array experimental data: quench evolution (QE) (implemented on the Quera Aquila machine) and adiabatic quantum computing (AQC) (using the experimental dataset archieved in K. Kim et al., Scientific Data 11, 111 (2024). Based on these results, an estimate is provided for the maximum graph size that can be handled within a one-day computational time limit on a standard personal computer. These findings suggest that QESA has the potential to offer a computational advantage over classical methods for solving complex optimization problems efficiently.
• Abstract（参考訳）: 量子古典ハイブリッドアルゴリズムは、ネットワーク設計やデータ分析などの分野で重要な役割を果たす最大独立集合(MIS)問題など、計算的に困難な問題に取り組むための有望な戦略を提供する。 本研究は,古典的ヒューリスティック最適化法であるスタンドアローン・シミュレート・アニール (SA) に対して,量子拡張型シミュレート・アニール (QESA) と呼ばれるRydberg量子古典ハイブリッドアルゴリズムが計算時間に有利であることを示す。 グラフサイズに対する近似比とハミング距離に基づいてQESAの性能を評価する。 解析の結果、QESAは2種類のRydberg原子配列実験データ、quench evolution (QE) と adiabatic quantum computing (AQC) (K. Kim et al , Scientific Data 111 (2024) でアーカイブされた実験データセットを用いて、スタンドアロンのSAより優れていることが示された。 これらの結果に基づいて、標準的なパーソナルコンピュータ上で1日以内の計算時間制限で処理可能な最大グラフサイズを推定する。 これらの結果は、QESAは、複雑な最適化問題を効率的に解くための古典的手法よりも計算上の優位性を提供する可能性があることを示唆している。

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