論文の概要: Distributed Quantum Optimization for Large-Scale Higher-Order Problems with Dense Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20599v1
- Date: Wed, 22 Apr 2026 14:15:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-23 15:36:11.167564
- Title: Distributed Quantum Optimization for Large-Scale Higher-Order Problems with Dense Interactions
- Title（参考訳）: 密度相互作用を伴う大規模高次問題に対する分散量子最適化
- Authors: Seongmin Kim, Vincent R. Pascuzzi, Travis S. Humble, Thomas Beck, Sanghyo Hwang, Tengfei Luo, Eungkyu Lee, In-Saeng Suh,
- Abstract要約: 我々は,高密度で大規模な最適化問題に対する分散量子最適化フレームワーク(DQOF)を開発した。
クラスタリング戦略は、深さを増大させることなく広い量子回路を可能にし、短期量子ハードウェア上での効率的な実行を可能にする。
我々は、170秒で最大500変数までのHUBOの高品質な解を実証し、従来の手法よりも大幅に優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.823158183209683
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Many real-world problems are naturally formulated as higher-order optimization (HUBO) tasks involving dense, multi-variable interactions, which are challenging to solve with classical methods. Quantum optimization offers a promising route, but hardware constraints and limitations to quadratic formulations have hampered their practicality. Here, we develop a distributed quantum optimization framework (DQOF) for dense, large-scale HUBO problems. DQOF assigns quantum circuits a central role in directly capturing higher-order interactions, while high-performance computing orchestrates large-scale parallelism and coordination. A clustering strategy enables wide quantum circuits without increasing depth, allowing efficient execution on near-term quantum hardware. We demonstrate high-quality solutions for HUBOs up to 500 variables within 170 seconds, significantly outperforming conventional approaches in solution quality and scalability. Applied to optical metamaterial design, DQOF efficiently discovers high-performance structures and shows that higher-order interactions are important for practical optimization problems. These results establish DQOF as a practical and scalable computational paradigm for large-scale scientific optimization.
- Abstract（参考訳）: 多くの実世界の問題は高次最適化(HUBO)タスクとして自然に定式化されている。
量子最適化は有望な経路を提供するが、ハードウェアの制約と二次的な定式化に対する制限は実用性を妨げている。
そこで我々は,大規模HUBO問題に対する分散量子最適化フレームワーク(DQOF)を開発した。
DQOFは量子回路を高次相互作用を直接キャプチャする中心的な役割を割り当て、ハイパフォーマンスコンピューティングは大規模並列性と協調をオーケストレーションする。
クラスタリング戦略は、深さを増大させることなく広い量子回路を可能にし、短期量子ハードウェア上での効率的な実行を可能にする。
我々は、170秒で最大500変数までのHUBOの高品質なソリューションを実演し、ソリューションの品質とスケーラビリティの従来のアプローチよりも大幅に優れています。
光学メタマテリアル設計に応用して、DQOFは高性能構造を効率的に発見し、高次相互作用が実用的な最適化問題において重要であることを示す。
これらの結果は、大規模科学的最適化のための実用的でスケーラブルな計算パラダイムとしてDQOFを確立している。
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