論文の概要: Advances in Quantum Genetic Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15059v1
- Date: Thu, 16 Oct 2025 18:17:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.348606
- Title: Advances in Quantum Genetic Algorithms
- Title（参考訳）: 量子遺伝的アルゴリズムの進歩
- Authors: Dennis Lima, Rakesh Saini, Saif Al-Kuwari,
- Abstract要約: 量子遺伝的アルゴリズム(Quantum Genetic Algorithms, QGA)は、ダーウィンの進化と自然選択をエミュレートする分野である。
本稿では、QGAを特定の物理アプリケーション向けに設計する際の問題符号化ステップと、最も遅いステップについて概観する。
トムソン問題の符号化は、様々な物理応用におけるQGAの利用に向けた決定的なステップであると結論付けている。
- 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 Genetic Algorithms (QGAs) are an emerging field of multivariate quantum optimization that emulate Darwinian evolution and natural selection, with vast applications in chemistry and engineering. The appropriate application of fitness functions and fitness selection are the problem-encoding step and the slowest step in designing QGAs for specific physical applications. In this paper, we provide a comprehensive review of these crucial steps. Our survey maps cases of quantum advantage, classifies and illustrates QGAs and their subroutines, and discusses the two main physical problems tackled by QGAs: potential energy minimization of particles on a sphere, and molecular eigensolving. We conclude that the encoding used by the Thomson problem is a decisive step toward the use of QGAs in a variety of physical applications, while Grover's search as a selection step in Reduced QGAs is the main driver of quantum speedup.
- Abstract（参考訳）: 量子遺伝的アルゴリズム(QGA)は、ダーウィンの進化と自然選択をエミュレートする多変量量子最適化の新しい分野であり、化学と工学に大きな応用がある。
フィットネス機能とフィットネス選択の適切な応用は、特定の物理アプリケーションのためにQGAを設計する際の問題符号化ステップと最も遅いステップである。
本稿では,これらの重要なステップについて概観する。
本調査では,QGAとサブルーチンを分類し,QGAが取り組んだ2つの物理問題として,球面上の粒子のポテンシャルエネルギー最小化と分子固有解法について考察した。
我々は、トムソン問題で用いられる符号化は、様々な物理アプリケーションにおけるQGAの使用に向けた決定的なステップであり、一方、Reduced QGAsにおける選択ステップとしてのGroverの探索は、量子スピードアップの主要因である、と結論付けた。
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