論文の概要: Anisotropic Quantum Annealing vs Trit Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23469v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 13:53:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.520112
• Title: Anisotropic Quantum Annealing vs Trit Annealing
• Title（参考訳）: 異方性量子アニーリング対トリトアニーリング
• Authors: M. Haider Akbar, Özgür E. Müstecaplıoğlu,
• Abstract要約: 異方性強度が$D$の適切な範囲において、スピン-$1$のアニールが高忠実度で基底状態に達することを示す。 これらの結果は、より高いスピンアニールが、頑健で柔軟な量子最適化に固有の利点をもたらすことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum annealing offers a promising strategy for solving complex optimization problems by encoding the solution into the ground state of a problem Hamiltonian. While most implementations rely on spin-$1/2$ systems, we explore the performance of quantum annealing on a spin-$1$ system where the problem Hamiltonian includes a single ion anisotropy term of the form $D\sum (S^z)^2$. Our results reveal that for a suitable range of the anisotropy strength $D$, the spin-$1$ annealer reaches the ground state with higher fidelity. We attribute this performance to the presence of the intermediate spin level and the tunable anisotropy, which together enable the algorithm to traverse the energy landscape through smaller, incremental steps instead of a single large spin flip. This mechanism effectively lowers barriers in the configuration space and stabilizes the evolution. These findings suggest that higher spin annealers offer intrinsic advantages for robust and flexible quantum optimization, especially for problems naturally formulated with ternary decision variables.
• Abstract（参考訳）: 量子アニーリングは、溶液をハミルトニアン問題の基底状態に符号化することで、複雑な最適化問題を解決するための有望な戦略を提供する。 ほとんどの実装はスピン=1/2$システムに依存しているが、スピン=1$システムにおいて量子アニールの性能について調べ、そこではハミルトニアンが$D\sum (S^z)^2$という形の単一のイオン異方性項を含む。 その結果, 異方性強度$D$の適切な範囲において, スピン-$1$アニールが高忠実度で基底状態に達することがわかった。 この性能は、中間スピンレベルとチューナブル異方性の存在によるものであり、これにより、単一の大きなスピンフリップではなく、小さなインクリメンタルステップでエネルギーランドスケープを横切ることができる。 この機構は、構成空間における障壁を効果的に低減し、進化を安定化させる。 これらの結果は、高スピンアニールは、特に3次決定変数で自然に定式化された問題に対して、頑健で柔軟な量子最適化に固有の利点をもたらすことを示唆している。

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