Fugu-MT 論文翻訳(概要): Minor Embedding for Quantum Annealing with Reinforcement Learning

論文の概要: Minor Embedding for Quantum Annealing with Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16004v1
Date: Mon, 21 Jul 2025 18:54:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.853669
Title: Minor Embedding for Quantum Annealing with Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習による量子アニーリングのための小さな埋め込み
Authors: Riccardo Nembrini, Maurizio Ferrari Dacrema, Paolo Cremonesi,
Abstract要約: 強化学習(RL)は、小さな埋め込みをシーケンシャルな意思決定問題として扱うことで、有望な代替手段を提供する。提案手法は, 完全連結問題とランダムに生成した問題の両方を埋め込む能力をテストする。提案手法は,よりフレキシブルで汎用的なフレームワークとしてのRLの可能性を強調し,問題のサイズを適度に拡大し,異なるグラフ構造に順応することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.787328610467801
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Quantum Annealing (QA) is a quantum computing paradigm for solving combinatorial optimization problems formulated as Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problems. An essential step in QA is minor embedding, which maps the problem graph onto the sparse topology of the quantum processor. This process is computationally expensive and scales poorly with increasing problem size and hardware complexity. Existing heuristics are often developed for specific problem graphs or hardware topologies and are difficult to generalize. Reinforcement Learning (RL) offers a promising alternative by treating minor embedding as a sequential decision-making problem, where an agent learns to construct minor embeddings by iteratively mapping the problem variables to the hardware qubits. We propose a RL-based approach to minor embedding using a Proximal Policy Optimization agent, testing its ability to embed both fully connected and randomly generated problem graphs on two hardware topologies, Chimera and Zephyr. The results show that our agent consistently produces valid minor embeddings, with reasonably efficient number of qubits, in particular on the more modern Zephyr topology. Our proposed approach is also able to scale to moderate problem sizes and adapts well to different graph structures, highlighting RL's potential as a flexible and general-purpose framework for minor embedding in QA.
Abstract（参考訳）: 量子アニーリング (Quantum Annealing, QA) は、擬似非制約二項最適化 (Quantum Unconstrained Binary Optimization, QUBO) 問題として定式化された組合せ最適化問題を解くための量子コンピューティングパラダイムである。 QAにおける重要なステップは、問題グラフを量子プロセッサのスパーストポロジにマッピングするマイナーな埋め込みである。このプロセスは計算コストが高く、問題のサイズやハードウェアの複雑さが大きくなるとスケールが低下する。既存のヒューリスティックスはしばしば特定の問題グラフやハードウェアトポロジーのために開発され、一般化が難しい。 Reinforcement Learning (RL)は、エージェントが問題の変数をハードウェアキュービットに反復的にマッピングすることで、マイナーな埋め込みを構築することを学習する、逐次的な意思決定問題としてマイナーな埋め込みを扱う、有望な代替手段を提供する。提案手法は, 完全連結およびランダムに生成した問題グラフを2つのハードウェアトポロジ, Chimera と Zephyr に埋め込む能力をテストする。その結果、我々のエージェントは、より現代的なゼーファー位相上で、合理的に効率的な量子ビット数を持つ、有効な小さな埋め込みを一貫して生成することを示した。提案手法は,問題のサイズを適度に拡大し,異なるグラフ構造に順応し,QAに小さな埋め込みを組み込むための柔軟で汎用的なフレームワークとしてのRLの可能性を強調した。

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