論文の概要: Quantum Annealing with Qubit-Resonator Systems for Simultaneous Optimization of Binary and Continuous Variables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20108v1
- Date: Wed, 25 Jun 2025 03:42:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.595189
- Title: Quantum Annealing with Qubit-Resonator Systems for Simultaneous Optimization of Binary and Continuous Variables
- Title（参考訳）: バイナリ変数と連続変数の同時最適化のための量子アニーリングと量子共振器
- Authors: Seiya Endo, Shohei Kawakatsu, Hiromichi Matsuyama, Kohei Suzuki, Yuichiro Matsuzaki,
- Abstract要約: 本稿では,2進変数と連続変数の両方を含むコスト関数の最小化を目的とした,量子ビットと共振器からなるハイブリッドシステムを提案する。
このようなシステムを用いたハイブリッド量子アニールの汎用フレームワークを提案し,その実現可能性と有効性について数値シミュレーションにより検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum annealing is a method developed to solve combinatorial optimization problems by utilizing quantum bits. Solving such problems corresponds to minimizing a cost function defined over binary variables. However, in many practical cases, the cost function may also involve continuous variables. Representing continuous variables using quantum bits requires binary encoding, which demands a large number of qubits. To overcome this limitation, an approach using quantum resonators has been proposed, enabling the direct handling of continuous variables within the quantum annealing framework. On the other hand, certain optimization problems involve both binary and continuous variables simultaneously, and a quantum annealing method capable of efficiently solving such hybrid problems has not been established. Here, we propose a quantum annealing method based on a hybrid system composed of qubits and resonators, aiming to minimize cost functions that contain both binary and continuous variables. We present a general framework for hybrid quantum annealing using such systems, and investigate its feasibility and effectiveness through numerical simulations.
- Abstract（参考訳）: 量子アニーリング(quantum annealing)は、量子ビットを用いて組合せ最適化問題を解決するために開発された手法である。
このような問題の解決は、バイナリ変数上で定義されたコスト関数の最小化に対応する。
しかし、多くの場合、コスト関数は連続変数も含む。
量子ビットを用いた連続変数の表現にはバイナリエンコーディングが必要である。
この制限を克服するため、量子アニーリングフレームワーク内で連続変数を直接処理できる量子共振器を用いたアプローチが提案されている。
一方、ある最適化問題はバイナリ変数と連続変数の両方を同時に含み、そのようなハイブリッド問題を効率的に解ける量子アニール法は確立されていない。
本稿では、量子ビットと共振器を組み合わせたハイブリッドシステムに基づく量子アニール法を提案し、二進変数と連続変数の両方を含むコスト関数を最小化することを目的とする。
このようなシステムを用いたハイブリッド量子アニールの汎用フレームワークを提案し,その実現可能性と有効性について数値シミュレーションにより検討する。
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