論文の概要: Constraint-oriented biased quantum search for general constrained combinatorial optimization problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08384v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 09:11:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.890179
• Title: Constraint-oriented biased quantum search for general constrained combinatorial optimization problems
• Title（参考訳）: 一般化制約組合せ最適化問題に対する制約指向バイアス量子探索
• Authors: Sören Wilkening,
• Abstract要約: 本稿では、任意の計算対象関数と制約関数を用いて効率的な最適化問題に取り組む量子アルゴリズムルーチンを提案する。 以前に開発された量子法に基づいて、離散領域におけるより広範な問題のクラスを包含するアプローチを一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a quantum algorithmic routine that extends the realm of Grover-based heuristics for tackling combinatorial optimization problems with arbitrary efficiently computable objective and constraint functions. Building on previously developed quantum methods that were primarily restricted to linear constraints, we generalize the approach to encompass a broader class of problems in discrete domains. To evaluate the potential of our algorithm, we assume the existence of sufficiently advanced logical quantum hardware. With this assumption, we demonstrate that our method has the potential to outperform state-of-the-art classical solvers and heuristics in terms of both runtime scaling and solution quality. The same may be true for more realistic implementations, as the logical quantum algorithm can achieve runtime savings of up to $10^2-10^3$.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、任意の計算可能な目的関数と制約関数を用いて組合せ最適化問題に対処するために、Groverに基づくヒューリスティックスの領域を拡張した量子アルゴリズムルーチンを提案する。 線形制約に主に制限された以前に開発された量子法に基づいて、離散領域におけるより広範な問題のクラスを包含するアプローチを一般化する。 アルゴリズムの可能性を評価するため、十分に高度な論理量子ハードウェアが存在すると仮定する。 この仮定により、我々の手法は、実行時スケーリングとソリューション品質の両方の観点から、最先端の古典的解法とヒューリスティックを上回り得る可能性を実証する。 論理量子アルゴリズムは最大10^2-10^3$のランタイムセーブを達成できるため、より現実的な実装でも同様のことが言える。

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