論文の概要: Efficient mapping of multi-constraint satisfaction problems to Rydberg platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27030v1
• Date: Wed, 29 Apr 2026 15:01:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:53.726852
• Title: Efficient mapping of multi-constraint satisfaction problems to Rydberg platforms
• Title（参考訳）: マルチ制約満足度問題のRydbergプラットフォームへの効率的なマッピング
• Authors: Robert Gloeckner, Shahram Panahiyan, Frederik Koch, Dieter Jaksch, Joseph Doetsch,
• Abstract要約: 本稿では,Rydberg量子コンピューティングアーキテクチャにおける制約満足度問題を解決するための,ハードウェアネイティブなガジェットフレームワークを提案する。 当社のアプローチでは,厳密な制約を厳格に強制する,コンパクトな$xor_1$ガジェットを導入している。 遅延範囲の最大99%の削減と、原子数と接続オーバーヘッドの削減を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.040150524643488644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a hardware-native gadget framework for solving constraint satisfaction problems on Rydberg quantum computing architectures. Our approach introduces a compact $xor_1$ gadget that enforces exactly-one constraints, ubiquitous in combinatorial optimization, directly through geometric embedding and blockade interactions. A key advantage of the $xor_1$ gadget is its fixed, problem-size-independent detuning requirements: enforcing constraints through blockade interactions eliminates the need for large penalty terms, thereby substantially reducing the detuning range compared to Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) formulations and improving experimental feasibility. By tailoring the construction to the geometric connectivity of Rydberg atom arrays, the framework bypasses the all-to-all physical couplings often assumed in logical encodings. This enables embeddings compatible with planar layouts and avoids highly connected arrangements. We develop scalable implementations that reduce atom count and connectivity overhead while avoiding extensive classical preprocessing, making them compatible with near-term neutral-atom hardware. As illustrations, we apply our framework to the gate-assignment and $N$-queens problems, highlighting its practicality, resource efficiency, and hardware compatibility. In these examples, we observe reductions in detuning range of up to $99\%$ and savings in atom count and connectivity overhead of up to $54\%$ compared to the QUBO method. These results establish a route toward implementing large-scale combinatorial optimization on Rydberg platforms beyond the limits of existing encodings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Rydberg量子コンピューティングアーキテクチャにおける制約満足度問題を解決するための,ハードウェアネイティブなガジェットフレームワークを提案する。 提案手法では,幾何学的埋め込みやブロッカドの相互作用を通じて直接,組込み最適化において正確に1つの制約を適用可能な,コンパクトな$xor_1$のガジェットを導入する。 ブロックド相互作用による制約の強制は、大きなペナルティ項の必要性を排除し、擬似非制約二項最適化(QUBO)の定式化と実験可能性の改善を著しく削減する。 レイドバーグ原子配列の幾何学的接続に構造を調整することにより、このフレームワークは論理的エンコーディングでしばしば仮定される全ての物理的カップリングをバイパスする。 これにより、平面レイアウトと互換性のある埋め込みが可能になり、高度に接続された配置を避けることができる。 我々は,原子数と接続オーバーヘッドを低減し,従来型のハードウェアと互換性を持たせるために,拡張性のある実装を開発した。 図示として、我々のフレームワークをゲート割り当てと$N$-queens問題に適用し、その実用性、リソース効率、ハードウェア互換性を強調します。 これらの例では,QUBO法と比較して,最大99 %の脱調範囲の削減と原子数の削減,および接続オーバーヘッドの最大5,4 %の削減が観察された。 これらの結果は、既存のエンコーディングの限界を超えて、Rydbergプラットフォーム上で大規模な組合せ最適化を実装するためのルートを確立する。

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