論文の概要: A Physics-Grounded QUBO Encoding of Irrigation Scheduling for QAOA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13374v1
- Date: Wed, 15 Jul 2026 01:40:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.62079
- Title: A Physics-Grounded QUBO Encoding of Irrigation Scheduling for QAOA
- Title（参考訳）: QAOAのための物理グラウンドQUBO符号化
- Abstract要約: 密集した問題として, 中央アジアにおける回転式灌水計画があげられる。
根域水収支を線形化することにより, 二次非拘束バイナリ最適化 (QUBO) として定式化する。
あらゆる事例は、ウズベキスタンのホレズム(英語版)にある綿の地区の観測データから作成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Rotational irrigation scheduling in water-scarce Central Asia is a densely coupled combinatorial problem: soil-moisture memory links each irrigation decision to all later days within a zone, field adjacency couples zones on overlapping window days, and rigid canal rotations quantize water delivery in time. We formulate it as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) by linearizing the root-zone water balance, so the quadratic crop-stress objective generates the physical couplings as 2-local Ising interactions with no higher-order terms; only the water-budget constraint requires an artificial all-to-all penalty, which we certify with an instance-adaptive weight bound an order of magnitude tighter than generic prescriptions. Every instance is built from observed data for a cotton district in Khorezm, Uzbekistan: NASA POWER meteorology, FAO-56 Penman--Monteith evapotranspiration, SoilGrids~2.0 hydraulics, measured capillary fluxes, and documented canal-rotation windows that enter as qubit-count reductions. We benchmark four tiers -- exact solvers, matched-budget heuristics, ideal-statevector quantum approximate optimization algorithm (QAOA), and noise-model plus IBM Heron execution -- and add a scaling study on soil instances up to 584 variables. Exact branch-and-bound proves optimality in seconds through 150 variables, and heuristic degradation at fixed evaluation budget is repaired by scaling the budget, so no classical scalability wall appears at deployment-relevant sizes, and none is claimed. On hardware, the informative signal is optimum-sampling enrichment over uniform sampling. We claim no quantum advantage; we deliver a physically grounded, data-complete, reproducible encoding of a societally critical scheduling problem for the quantum-utility era.
- Abstract（参考訳）: 温暖化メモリは、各灌水決定を1つのゾーン内の後日すべてにリンクさせ、フィールド隣接カップルゾーンは重なり合う窓の日、厳密な運河回転は水の供給を時間的に定量化する。
二次的非拘束二元最適化 (QUBO) として定式化し, 根域水収支を線形化することにより, 二次的作物・ストレス目標を高次項のない2局所Ising相互作用として生成する。
NASA POWER気象学、FAO-56 Penman--Monteith evapo piration、SoilGrids~2.0 fluids、測定されたキャピラリーフラックス、およびキュービット数削減として入力される運河回転ウィンドウなどである。
我々は、正確な解法、整合予算ヒューリスティックス、理想状態ベクトル量子近似アルゴリズム(QAOA)、ノイズモデルとIBM Heron実行の4つのティアをベンチマークし、最大584変数の土壌インスタンスに関するスケーリング調査を追加する。
厳密なブランチ・アンド・バウンドは、150変数から秒間の最適性を証明し、固定された評価予算でのヒューリスティックな劣化は、予算のスケーリングによって修復されるため、デプロイメント関連のサイズに古典的なスケーラビリティの壁は現れず、何も主張されない。
ハードウェア上では、情報信号は一様サンプリングよりも最適なサンプリングエンリッチメントである。
我々は、量子ユーティリティの時代における社会的に重要なスケジューリング問題の、物理的に基礎を成し、データ完全で再現可能なエンコーディングを提供する。
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