論文の概要: Experimental Workflows for Combinatorial Optimization: Towards Quantum Advantage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25162v2
• Date: Wed, 29 Apr 2026 21:38:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 14:06:12.653743
• Title: Experimental Workflows for Combinatorial Optimization: Towards Quantum Advantage
• Title（参考訳）: 組合せ最適化のための実験ワークフロー:量子アドバンテージを目指して
• Authors: Prashanti Priya Angara, Luis F. Rivera, Ulrike Stege, Hausi Müller, Ibrahim Shehzad, Sean Wagner,
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリッド量子古典グラフ最適化実験のためのサンドボックスプラットフォームを提案する。 我々は、難解なグラフ問題を制約のない問題に変換し、IBMプラットフォーム上のQAOAで結果のインスタンスを解決する。 ケベック州ブロモントのPINQ2において、合成グラフ、ベンチマークインスタンス、実世界のネットワークに対するアプローチを評価し、IBM Quantum System Oneのハードウェア実験について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08620335948752805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Demonstrating quantum advantage for combinatorial optimization requires more than standalone algorithmic results; it calls for end-to-end case studies that integrate problem modelling, quantum execution, and classical refinement into practical workflows. This paper presents a sandbox platform for experimenting with hybrid quantum-classical workflows in graph optimization, enabling the systematic study of end-to-end optimization pipelines. Using our platform, we investigate three classically intractable and mutually reducible graph problems -- Minimum Vertex Cover, Maximum Independent Set, and Maximum Clique -- by transforming them into an unconstrained problem and solving the resulting instances with QAOA on IBM platforms. Our workflow combines classical pre-processing to reduce instance size, quantum optimization on the reduced problem, and classical postprocessing to map quantum outputs to high-quality feasible solutions, thereby avoiding direct constraint encoding in the quantum circuit. We evaluate the approach on synthetic graphs, benchmark instances, and real-world networks, and report hardware experiments on IBM Quantum System One at PINQ2 in Bromont, Quebec, powered by IBM's 156-qubit Heron r2 processor on graphs up to 128 vertices, with circuits involving up to 128 qubits and 13,555 two-qubit gates. The results illustrate how sandbox-style end-to-end experimentation can expose bottlenecks, clarify the role of classical-quantum workload partitioning, and provide domain experts and practitioners with a practical guide for interpreting quantum optimization outputs and assessing quantum utility on the road to quantum advantage in combinatorial optimization.
• Abstract（参考訳）: 組合せ最適化の量子優位性を示すには、スタンドアローンのアルゴリズム的な結果以上のものが必要であり、問題モデリング、量子実行、古典的な洗練を実践的なワークフローに統合するエンドツーエンドのケーススタディを要求される。 本稿では,グラフ最適化におけるハイブリッド量子古典ワークフローを実験するためのサンドボックスプラットフォームを提案する。 我々のプラットフォームを用いて、最小頂点被覆(Minimum Vertex Cover)、最大独立集合(Maximum Independent Set)、最大傾き(Maximum Clique)の3つの古典的難解グラフ問題(Minimum Vertex Cover)、最大独立集合(Maximum Independent Set)、最大傾き(Maximum Clique)を、制約のない問題に変換し、IBMプラットフォーム上でQAOA(QAOA)で結果のインスタンスを解くことによって調査する。 我々のワークフローは、古典的な前処理を結合して、インスタンスサイズを減らし、問題を減らした量子最適化を行い、古典的な後処理で量子出力を高品質な実現可能なソリューションにマッピングし、量子回路における直接制約符号化を避ける。 ケベック州ブロモントのPINQ2にあるIBM Quantum System Oneでは,最大128個の頂点を持つIBMの156量子ビットHeron r2プロセッサを用いて,最大128個の量子ビットと13,555個の2量子ビットゲートを含む回路を用いて,合成グラフ,ベンチマークインスタンス,実世界のネットワークに対するアプローチを評価し,ハードウェア実験を行った。 この結果は、サンドボックススタイルのエンドツーエンド実験がボトルネックを露呈し、古典的量子量子ワークロード分割の役割を明確にし、量子最適化出力の解釈と、組合せ最適化における量子優位性への道の量子ユーティリティ評価のための実践的なガイドをドメインの専門家や実践者に与えていることを示す。

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