論文の概要: Towards Quantum Algorithms for the Optimization of Spanning Trees: The Power Distribution Grids Use Case
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00582v1
- Date: Sat, 01 Nov 2025 15:12:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.852442
- Title: Towards Quantum Algorithms for the Optimization of Spanning Trees: The Power Distribution Grids Use Case
- Title（参考訳）: スパンニングツリー最適化のための量子アルゴリズムに向けて:配電系統のユースケース
- Authors: Carsten Hartmann, Nil Rodellas-Gràcia, Christian Wallisch, Thiemo Pesch, Frank K. Wilhelm, Dirk Witthaut, Tobias Stollenwerk, Andrea Benigni,
- Abstract要約: エネルギーシステムでは、ネットワーク再構成は損失とコストを大幅に削減することができる。
多くの関連する最適化問題はNPハードであり、実用的な応用を制限している。
本稿では、これらのアルゴリズムプリミティブを分散グリッド再構成に適用し、必要な量子資源を定量化する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6943815984028532
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optimizing the topology of networks is an important challenge across engineering disciplines. In energy systems, network reconfiguration can substantially reduce losses and costs and thus support the energy transition. Unfortunately, many related optimization problems are NP hard, restricting practical applications. In this article, we address the problem of minimizing losses in radial networks, a problem that routinely arises in distribution grid operation. We show that even the computation of approximate solutions is computationally hard and propose quantum optimization as a promising alternative. We derive two quantum algorithmic primitives based on the Quantum Alternating Operator Ansatz (QAOA) that differ in the sampling of network topologies: a tailored sampling of radial topologies and simple sampling with penalty terms to suppress non-radial topologies. We show how to apply these algorithmic primitives to distribution grid reconfiguration and quantify the necessary quantum resources.
- Abstract（参考訳）: ネットワークのトポロジを最適化することは、エンジニアリング分野における重要な課題である。
エネルギーシステムでは、ネットワーク再構成は損失とコストを大幅に削減し、エネルギー遷移をサポートする。
残念なことに、多くの関連する最適化問題はNP困難であり、実用的な応用を制限している。
本稿では,ラジアルネットワークにおける損失の最小化という問題に対処する。
近似解の計算も計算が難しいことを示し、量子最適化を有望な代替手段として提案する。
ネットワークトポロジのサンプリングにおいて異なる量子交互演算子 Ansatz (QAOA) に基づく2つの量子アルゴリズムプリミティブを導出する。
本稿では、これらのアルゴリズムプリミティブを分散グリッド再構成に適用し、必要な量子資源を定量化する方法を示す。
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