論文の概要: Entangled happily ever after: Wedding reception seating mapped to classical and quantum optimizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10497v1
• Date: Sun, 12 Apr 2026 07:09:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.053108
• Title: Entangled happily ever after: Wedding reception seating mapped to classical and quantum optimizers
• Title（参考訳）: 古典的および量子オプティマイザにマッピングされたウェディングレセプションシート
• Authors: Karie A. Nicholas Vikram Khipple Mulligan,
• Abstract要約: 本稿では,古典的あるいは量子的アルゴリズムを用いて,コスト関数ネットワーク (CFN) に座席最適化をマッピングできることを示す。 座席最適化ベンチマークセットと、座席最適化問題をCFN問題に変換するためのコードを、Macholaのプラグインライブラリとして提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Although optimization is one of the most promising applications of quantum computers, the development of effective optimization strategies requires real-world test cases. When planning our recent wedding reception, we realized that the problem of optimally seating our guests, given constraints related to guests' relatedness, shared interests, and physical needs, could be mapped to a cost function network (CFN) form solvable with classical or quantum optimization algorithms. We compared the seating optimization performance of classical Monte Carlo CFN solvers in the Masala software suite to that of quantum annealing-based CFN optimization algorithms using one-hot, domain-wall, and approximate binary mappings, which we had developed for protein design problems. Surprisingly, the D-Wave Advantage 2 system, which performs well on similarly-structured CFN problems for protein design, struggled to return optimal seating arrangements that were easily found by classical Monte Carlo methods. We provide our seating optimization benchmark set, and code to convert seating optimization problems to CFN problems, as a plugin library for Masala, permitting this class of real-world problems to be used to benchmark performance of current and future classical CFN solvers, quantum optimization algorithms, and quantum computing hardware.
• Abstract（参考訳）: 最適化は量子コンピュータの最も有望な応用の1つであるが、効果的な最適化戦略の開発には実世界のテストケースが必要である。 最近の結婚披露宴の計画において、客の関連性、共有関心、身体的ニーズに関連する制約を考慮し、客を最適な席に着座する問題は、古典的あるいは量子的最適化アルゴリズムで解決可能なコスト関数ネットワーク(CFN)にマッピングできることに気付いた。 タンパク質設計問題に対して開発したワンホット,ドメインウォール,近似バイナリマッピングを用いた量子アニーリングに基づくCFN最適化アルゴリズムと比較した。 意外なことに、D-Wave Advantage 2システムは、タンパク質設計において同様に構造化されたCFN問題でうまく機能し、モンテカルロ法で容易に見いだされた最適な座席配置を返すのに苦労した。 我々は、座席最適化のベンチマークセットと、座席最適化の問題をCFN問題に変換するためのコードを、Masalaのプラグインライブラリとして提供し、このタイプの現実世界の問題を、現在および将来の古典的CFNソルバ、量子最適化アルゴリズム、量子コンピューティングハードウェアのパフォーマンスをベンチマークするために使用できるようにした。

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