論文の概要: Towards solving industrial integer linear programs with Decoded Quantum Interferometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08328v1
- Date: Wed, 10 Sep 2025 07:04:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.331136
- Title: Towards solving industrial integer linear programs with Decoded Quantum Interferometry
- Title（参考訳）: Decoded Quantum Interferometry を用いた産業用整数線形プログラムの解法
- Authors: Francesc Sabater, Ouns El Harzli, Geert-Jan Besjes, Marvin Erdmann, Johannes Klepsch, Jonas Hiltrop, Jean-Francois Bobier, Yudong Cao, Carlos A. Riofrio,
- Abstract要約: 自動車産業における産業最適化問題に量子干渉法を適用した。
本研究の主な貢献は,1) 産業問題を整数線形プログラム (ILP) として定式化すること,2) ILP を Max-XORSAT のインスタンスに変換すること,3) 信念伝達のための詳細な量子回路実装を開発すること,である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.555093532902357
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optimization via decoded quantum interferometry (DQI) has recently gained a great deal of attention as a promising avenue for solving optimization problems using quantum computers. In this paper, we apply DQI to an industrial optimization problem in the automotive industry: the vehicle option-package pricing problem. Our main contributions are 1) formulating the industrial problem as an integer linear program (ILP), 2) converting the ILP into instances of max-XORSAT, and 3) developing a detailed quantum circuit implementation for belief propagation, a heuristic algorithm for decoding LDPC codes. Thus, we provide a full implementation of the DQI algorithm using Belief Propagation, which can be applied to any industrially relevant ILP by first transforming it into a max-XORSAT instance. We also evaluate the effectiveness of our implementation by benchmarking it against both Gurobi and a random sampling baseline.
- Abstract（参考訳）: 量子干渉法(DQI)による最適化は近年,量子コンピュータを用いた最適化問題の解法として有望な方法として注目されている。
本稿では,自動車業界の産業最適化問題であるオプションパッケージ価格問題にDQIを適用した。
主な貢献は
1) 産業問題を整数線形計画(ILP)として定式化する。
2) ILP を max-XORSAT のインスタンスに変換し、
3) LDPC符号の復号化のためのヒューリスティックアルゴリズムである信念伝播のための詳細な量子回路実装を開発する。
そこで我々は,まずそれをmax-XORSATインスタンスに変換することで,産業的に関係のある任意のILPに適用可能な,Belief Propagationを用いたDQIアルゴリズムの完全な実装を提案する。
また、Gurobiとランダムサンプリングベースラインの両方に対してベンチマークを行い、実装の有効性を評価する。
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