論文の概要: Pauli Correlation Encoding for Budget-Contraint Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17479v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 15:47:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:29.190318
• Title: Pauli Correlation Encoding for Budget-Contraint Optimization
• Title（参考訳）: 予算制約最適化のためのパウリ相関符号化
• Authors: Jacobo Padín Martínez, Vicente P. Soloviev, Alejandro Borrallo Rentero, Antón Rodríguez Otero, Raquel Alfonso Rodríguez, Michal Krompiec,
• Abstract要約: パウリ相関。 (PCE)は、最近、問題変数をパウリ相関に埋め込むことにより、キュービット要求を減らす代替パラダイムとして導入された。 我々は,PCEフレームワークを制約付き最適化問題に拡張し,その性能を複数の問題サイズで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.18016233072556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum optimization has gained increasing attention as advances in quantum hardware enable the exploration of problem instances approaching real-world scale. Among existing approaches, variational quantum algorithms and quantum annealing dominate current research; however, both typically rely on one-hot encodings that severely limit scalability. Pauli Correlation Encoding (PCE) was recently introduced as an alternative paradigm that reduces qubit requirements by embedding problem variables into Pauli correlations. Despite its promise, PCE has not yet been studied in the context of constrained optimization. In this work, we extend the PCE framework to constrained combinatorial optimization problems and evaluate its performance across multiple problem sizes. Our results show that the standard PCE formulation struggles to reliably enforce constraints, which motivates the introduction of the Iterative-$α$ PCE. This iterative strategy significantly improves solution quality, achieving consistent constraint satisfaction while yielding better cut sizes across a wide range of instances. These findings highlight both the limitations of current PCE formulations for constrained problems and the effectiveness of iterative strategies for advancing quantum optimization in the NISQ era.
• Abstract（参考訳）: 量子ハードウェアの進歩により、現実のスケールに近づく問題インスタンスの探索が可能になったため、量子最適化が注目を集めている。 既存のアプローチでは、変分量子アルゴリズムと量子アニールが現在の研究を支配しているが、どちらもスケーラビリティを著しく制限するワンホット符号化に依存している。 パウリ相関符号化(PCE)は、最近、問題変数をパウリ相関に埋め込むことにより、キュービット要求を減らす代替パラダイムとして導入された。 その約束にもかかわらず、PCEは制約付き最適化の文脈ではまだ研究されていない。 本研究では,PCEフレームワークを制約付き組合せ最適化問題に拡張し,その性能を複数の問題サイズで評価する。 以上の結果から,標準PCEの定式化は制約を確実に強制することが困難であり,反復-α$PCEの導入が動機であることが示唆された。 この反復戦略は、ソリューションの品質を著しく改善し、一貫性のある制約満足度を実現し、広範囲のインスタンスでより良いカットサイズを得る。 これらの結果は、制約された問題に対する現在のPCE定式化の限界と、NISQ時代の量子最適化を進めるための反復的戦略の有効性の両方を強調している。

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