論文の概要: Achieving Sub-Exponential Speedup in Gate-Based Quantum Computing for Quadratic Unconstrained Binary Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06420v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 06:28:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.258731
• Title: Achieving Sub-Exponential Speedup in Gate-Based Quantum Computing for Quadratic Unconstrained Binary Optimization
• Title（参考訳）: 準拘束的二項最適化のためのゲートベース量子コンピューティングにおける部分指数高速化の実現
• Authors: Ying-Wei Tseng, Yu-Ting Kao, Yeong-Jar Chang, Jia-Han Ou, Wen-Zhi Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,Simulated AnnealingとGroverのアルゴリズムを統合し,サブ指数高速化を実現するハイブリッドアプローチを提案する。 ケーススタディは、ゲートベースの量子コンピューティングを用いて、提案手法がサブ指数高速化を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5524043015533312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent quantum-inspired methods based on the Simulated Annealing algorithm have shown strong potential for solving combinatorial optimization problems. However, Grover's algorithm in gate-based quantum computing offers only a quadratic speedup, which remains impractical for large problem sizes. This paper proposes a hybrid approach that integrates Simulated Annealing with Grover's algorithm to achieve sub-exponential speedup, thereby improving its industrial applicability. In enzyme fermentation, variables such as temperature, stirring, wait time, pH, tryptophan, rice flour and others are encoded by 625 binary parameters, defining the space of possible enzyme formulations. We aim to find a binary configuration that maximizes the active ingredient, formulated as a 625-bit Quadratic Unconstrained Binary Optimization problem generated from historical experiments and artificial intelligence techniques. Minimizing the QUBO cost corresponds to maximizing the active ingredient. This case study demonstrates that the proposed hybrid method achieves sub-exponential speedup using gate-based quantum computing.
• Abstract（参考訳）: Simulated Annealingアルゴリズムに基づく最近の量子インスピレーション法は、組合せ最適化問題を解く強力な可能性を示している。 しかし、ゲートベースの量子コンピューティングにおけるグローバーのアルゴリズムは、2次的なスピードアップしか提供せず、大きな問題のサイズでは実用的ではない。 本稿では,Simulated AnnealingとGroverのアルゴリズムを統合するハイブリッド手法を提案する。 酵素発酵では、温度、かき混ぜ、待ち時間、pH、トリプトファン、米粉などの変数を625のバイナリパラメータでコードし、酵素の定式化の空間を定義する。 歴史的実験と人工知能技術から得られた625ビットの非拘束的2値最適化問題として定式化された有効成分を最大化するバイナリ構成を求める。 QUBOコストの最小化は、有効成分の最大化に対応する。 このケーススタディは、ゲートベースの量子コンピューティングを用いて、提案手法がサブ指数高速化を実現することを実証する。

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