Fugu-MT 論文翻訳(概要): Variational (matrix) product states for combinatorial optimization

論文の概要: Variational (matrix) product states for combinatorial optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20613v1
Date: Tue, 23 Dec 2025 18:58:35 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.987145
Title: Variational (matrix) product states for combinatorial optimization
Title（参考訳）: 組合せ最適化のための変分(行列)積状態
Authors: Guillermo Preisser, Conor Mc Keever, Michael Lubasch,
Abstract要約: 積状態 (PS) と行列積状態 (MPS) に基づいて最適化問題の近似解を計算する。従来の (M)PS 法, 古典型 ILS, 量子近似最適化アルゴリズム, および他の変分量子に着想を得た解法より優れていることを示す。
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: To compute approximate solutions for combinatorial optimization problems, we describe variational methods based on the product state (PS) and matrix product state (MPS) ansatzes. We perform variational energy minimization with respect to a quantum annealing Hamiltonian and utilize randomness by embedding the approaches in the metaheuristic iterated local search (ILS). The resulting quantum-inspired ILS algorithms are benchmarked on maximum cut problems of up to 50000 variables. We show that they can outperform traditional (M)PS methods, classical ILS, the quantum approximate optimization algorithm and other variational quantum-inspired solvers.
Abstract（参考訳）: 組合せ最適化問題の近似解を計算するために,積状態 (PS) と行列積状態 (MPS) に基づく変分法を記述する。量子アニールハミルトニアンに対して変動エネルギー最小化を行い、メタヒューリスティック反復局所探索(ILS)にアプローチを埋め込むことによりランダム性を利用する。得られた量子インスパイアされたILSアルゴリズムは、最大50000変数のカット問題に対してベンチマークされる。従来の (M)PS 法, 古典型 ILS, 量子近似最適化アルゴリズム, および他の変分量子に着想を得た解法より優れていることを示す。

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