論文の概要: Extending the computational reach of Quantum Annealing using Reverse Annealing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02146v1
- Date: Thu, 02 Jul 2026 13:21:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.842574
- Title: Extending the computational reach of Quantum Annealing using Reverse Annealing
- Title（参考訳）: 逆アニーリングによる量子アニーリングの計算範囲の拡大
- Abstract要約: 前方アニーリングと逆アニーリングを組み合わせることで、複数の問題クラスにおけるソリューションの品質と効率が一貫して向上することがわかった。
D-Waveアドバンテージシステムに関する系統的研究により,これらの結果を確立する。
- 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: Quantum annealing is a promising heuristic for combinatorial optimization, but on current hardware its performance degrades for larger and more complex problems due to noise and small energy gaps. Reverse annealing has been proposed as a refinement strategy, yet it remains unclear when it provides systematic advantages over standard forward annealing or simply increasing annealing time. We find that combining forward and reverse annealing consistently improves solution quality and efficiency across multiple problem classes. The benefits of reverse annealing increase with problem complexity and are strongest in regimes where forward annealing is increasingly limited. Moreover, reverse annealing yields larger efficiency gains than simply extending forward annealing times. We establish these results through a systematic experimental study on a D-Wave Advantage system, benchmarking reverse annealing across Max-Cut, Number Partitioning, and sparse clustering problems while varying reverse distance, pause duration, and annealing time. We identify a narrow optimal regime for reverse annealing parameters linked to the location of freeze-out points and energy-level crossings in the annealing schedule. These findings demonstrate that reverse annealing is most valuable for large, high-complexity optimization problems and is likely to gain importance as quantum annealing hardware scales toward more realistic applications.
- Abstract（参考訳）: 量子アニールは組合せ最適化には有望なヒューリスティックであるが、現在のハードウェアではノイズや小さなエネルギーギャップにより、より大きく複雑な問題に対して性能が低下している。
逆焼鈍は改良戦略として提案されているが, 標準的な焼鈍よりも体系的に有利であるか, 単に焼鈍時間を増やすのかは定かではない。
前方アニーリングと逆アニーリングの組み合わせは、複数の問題クラスにおけるソリューションの品質と効率を一貫して改善する。
逆アニールの利点は問題を複雑化するにつれて増加し、前方アニールがますます制限されるレジームにおいて最強である。
さらに、逆焼鈍は単に進行焼鈍時間を延ばすよりも効率が良くなる。
我々は,D-Waveアドバンテージシステムに関する系統的な実験を行い,最大カット,数分割,スパースクラスタリング問題に対して,逆距離,停止時間,アニーリング時間を変化させながら逆アニーリングをベンチマークした。
凍結点の位置とアニーリングスケジュールにおけるエネルギー準位交差とを関連づけた逆アニーリングパラメータの狭い最適条件を同定する。
これらの結果から、逆アニールは大規模で複雑な最適化問題にとって最も有用であり、より現実的なアプリケーションに向けた量子アニールハードウェアスケールとして重要になる可能性が示唆された。
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