論文の概要: Achieving Sub-Exponential Speedup in Gate-Based Quantum Computing for Quadratic Unconstrained Binary Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15334v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 05:56:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.484694
• Title: Achieving Sub-Exponential Speedup in Gate-Based Quantum Computing for Quadratic Unconstrained Binary Optimization
• Title（参考訳）: 準拘束的二項最適化のためのゲートベース量子コンピューティングにおける部分指数高速化の実現
• Authors: Tseng Ying-Wei, Kao Yu-Ting, Chang Yeong-Jar, Ou Chia-Ho, Chang Wen-Chih,
• Abstract要約: 本稿では,SAとGroverのアルゴリズムを統合し,サブ指数高速化を実現するハイブリッドアプローチを提案する。 酵素発酵では、温度、かき混ぜ、待ち時間、pH、トリプトファン、米粉などの変数を625のバイナリパラメータでコードする。 QUBOコストの最小化は、有効成分の最大化に対応する。
• 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: Recent quantum-inspired methods based on the Simulated Annealing (SA) algorithm have shown strong potential for solving combinatorial optimization problems. However, Grover's algorithm [1] in gate-based quantum computing offers only a quadratic speedup, which remains impractical for large problem sizes. This paper proposes a hybrid approach that integrates SA with Grover's algorithm to achieve sub-exponential speedup, thereby improving its industrial applicability. In enzyme fermentation, variables such as temperature, stirring, wait time, pH, tryptophan, rice flour and so on are encoded by 625 binary parameters, defining the space of possible enzyme formulations. We aim to find a binary configuration that maximizes the active ingredient, formulated as a 625-bit QUBO which is generated by historical experiments and AI techniques. Minimizing the QUBO cost corresponds to maximizing the active ingredient. This case study demonstrates that our hybrid method achieves sub-exponential speedup through gate-based quantum computing.
• Abstract（参考訳）: シミュレート・アナリング(SA)アルゴリズムに基づく近年の量子インスピレーション法は、組合せ最適化問題を解く強力な可能性を示している。 しかし、ゲートベースの量子コンピューティングにおけるグロバーのアルゴリズム[1]は、2次的なスピードアップしか提供せず、大きな問題のサイズでは実用的ではない。 本稿では,SAとGroverのアルゴリズムを統合するハイブリッドアプローチを提案する。 酵素発酵では、温度、かき混ぜ、待ち時間、pH、トリプトファン、米粉などの変数を625のバイナリパラメータでコードし、酵素の定式化の空間を定義する。 歴史的実験とAI技術によって生成される625ビットQUBOとして定式化された有効成分を最大化するバイナリ構成を求める。 QUBOコストの最小化は、有効成分の最大化に対応する。 このケーススタディは、ゲートベースの量子コンピューティングにより、我々のハイブリッド手法がサブ指数高速化を実現することを実証する。

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