論文の概要: Encoding computationally hard problems in triangular Rydberg atom arrays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25249v1
• Date: Wed, 29 Oct 2025 07:56:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:45.209333
• Title: Encoding computationally hard problems in triangular Rydberg atom arrays
• Title（参考訳）: 三角Rydberg原子配列における計算難解問題の符号化
• Authors: Xi-Wei Pan, Huan-Hai Zhou, Yi-Ming Lu, Jin-Guo Liu,
• Abstract要約: Rydberg atom arraysは量子最適化のための有望なプラットフォームである。 三角格子上の計算困難問題を普遍的に符号化できる符号化方式を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.418500182135797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rydberg atom arrays are a promising platform for quantum optimization, encoding computationally hard problems by reducing them to independent set problems with unit-disk graph topology. In Nguyen et al., PRX Quantum 4, 010316 (2023), a systematic and efficient strategy was introduced to encode multiple problems into a special unit-disk graph: the King's subgraph. However, King's subgraphs are not the optimal choice in two dimensions. Due to the power-law decay of Rydberg interaction strengths, the approximation to unit-disk graphs in real devices is poor, necessitating post-processing that lacks physical interpretability. In this work, we develop an encoding scheme that can universally encode computationally hard problems on triangular lattices, based on our innovative automated gadget search strategy. Numerical simulations demonstrate that quantum optimization on triangular lattices reduces independence-constraint violations by approximately two orders of magnitude compared to King's subgraphs, substantially alleviating the need for post-processing in experiments.
• Abstract（参考訳）: Rydberg atom arrays は量子最適化のための有望なプラットフォームであり、単位ディスクグラフトポロジーを持つ独立した集合問題に還元することで計算的に難しい問題を符号化する。 Nguyen et al , PRX Quantum 4, 010316 (2023) では、複数の問題を特別な単位ディスクグラフ、キングスグラフにエンコードするための体系的で効率的な戦略が導入された。 しかし、キングの部分グラフは2次元において最適な選択ではない。 ライドバーグ相互作用強度のパワー-ロー減衰のため、実デバイスにおける単位ディスクグラフへの近似は貧弱であり、物理的解釈性に欠ける後処理が必要である。 本研究では,我々の革新的な自動ガジェット検索戦略に基づいて,三角格子上の計算困難問題を普遍的に符号化できる符号化方式を開発した。 数値シミュレーションにより、三角格子上の量子最適化はキングのサブグラフと比べて約2桁の独立制約違反を減少させ、実験における後処理の必要性を大幅に緩和することを示した。

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