論文の概要: A Hybrid Classical-Quantum Annealing Algorithm for the TSP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09616v1
- Date: Sun, 10 May 2026 15:55:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.335362
- Title: A Hybrid Classical-Quantum Annealing Algorithm for the TSP
- Title（参考訳）: TSPのためのハイブリッド古典量子アニーリングアルゴリズム
- Authors: Siwei Hu, Victor Lopata, Salvatore Sinno, Shruthi Thuravakkath, Paolo Zuliani,
- Abstract要約: 我々は、よく知られたNPハード最適化問題であるトラベリングセールスパーソン問題(TSP)を解決するためのハイブリッド手法を提案する。
我々のアプローチは、元の問題インスタンスの次元の大部分を除去するグラフ収縮技術に基づいている。
提案手法の性能は,Path Integral Monte Carloを用いた古典的量子シミュレーションで最初に実証され,その後D-Wave量子アニール上で実行される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hybrid quantum-classical algorithms can help mitigating the physical limitations of current quantum devices, particularly the low qubit count and the reduced topological connectivity. In this paper, we propose a hybrid technique to solve a well-known NP-hard optimization problem: the Traveling Salesperson Problem (TSP). Our approach is based on a graph contraction technique that removes most of the dimensionality of the original problem instance, producing a sub-TSP of a size suitable to be efficiently solved by a quantum device. The performance of our approach is first demonstrated on classical quantum simulation using Path Integral Monte Carlo, and then run on a D-Wave quantum annealer.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子古典アルゴリズムは、現在の量子デバイスの物理的制限、特に低量子ビット数とトポロジカル接続の低減を緩和するのに役立つ。
本稿では,よく知られたNPハード最適化問題であるトラベリングセールスパーソン問題(TSP)を解決するためのハイブリッド手法を提案する。
提案手法は,従来の問題インスタンスの次元の大部分を取り除き,量子デバイスで効率よく解ける大きさのサブTSPを生成するグラフ収縮法に基づく。
提案手法の性能は,Path Integral Monte Carloを用いた古典的量子シミュレーションで最初に実証され,その後D-Wave量子アニール上で実行される。
関連論文リスト
- Quantum algorithm for the lattice Boltzmann method with applications on real quantum devices [0.0]
格子ボルツマン法(LBM)の1段階単純化LBMに基づく新しい量子アルゴリズムを提案する。
この新しいアルゴリズムは、特に線形問題に対する完全なエンドツーエンド量子ユーティリティの可能性を秘めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-02T17:45:07Z) - Quantum Approximate Optimization Algorithm for MIMO with Quantized b-bit Beamforming [47.98440449939344]
多重入力多重出力(MIMO)は6G通信において重要であり、スペクトル効率と信頼性の向上を提供する。
本稿では、送信機と受信機の両方でbビット量子化位相シフト器の問題に対処するために、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)と交互最適化を適用することを検討する。
この量子化ビームフォーミング問題の構造はQAOAのようなハイブリッド古典的手法と自然に一致し、ビームフォーミングで使われる位相シフトは量子回路の回転ゲートに直接マッピングできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-07T17:53:02Z) - Combinatorial optimization enhanced by shallow quantum circuits with 104 superconducting qubits [14.569660066740758]
最適化問題は、イジング・ハミルトン家への広範な適用性と自然の適合性のために大きな注目を集めている。
本稿では,Isingモデルの基底状態を高速化するアルゴリズムを設計する量子サンプリング戦略を提案する。
104個の超伝導量子ビットを用いて、このアルゴリズムは高度に最適化された古典的サブルーチン(SA)アルゴリズムに対しても良好な解を出力することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-15T02:58:38Z) - RhoDARTS: Differentiable Quantum Architecture Search with Density Matrix Simulations [44.13836547616739]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピュータを活用するための有望なアプローチである。
与えられたVQA問題を効率的に解く最適な量子回路を選択することは、非自明な作業である。
量子アーキテクチャ探索(QAS)アルゴリズムは、与えられた問題に合わせた量子回路の自動生成を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-04T08:30:35Z) - Bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization [39.58317527488534]
我々はこのプロトコルをバイアス場デジタルダイアバティック量子最適化(BF-DCQO)と呼ぶ。
私たちの純粋に量子的なアプローチは、古典的な変分量子アルゴリズムへの依存を排除します。
基底状態の成功確率のスケーリング改善を実現し、最大2桁まで増大する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T18:11:42Z) - Formulation of the Electric Vehicle Charging and Routing Problem for a
Hybrid Quantum-Classical Search Space Reduction Heuristic [0.0]
制約付き量子最適化アルゴリズムの構築において、量子情報の多レベルキャリア -- 量子ビット -- をどのように活用するかを示す。
本稿では,制約付き解をサンプリングし,探索空間を大幅に削減するハイブリッド古典量子戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T13:16:15Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the
Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。
本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。
古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z) - Simulating quantum circuits using the multi-scale entanglement renormalization ansatz [0.0]
本稿では,中間サイズ量子回路の近似シミュレーションのためのスケーラブルな手法を提案する。
提案手法は,最大243キュービットのブロックウォール量子回路に対して,最大20層まで深さの異なる提案手法をベンチマークする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-28T09:05:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。