論文の概要: A Backend-Agnostic MWIS Kernel for Stochastic Unit Commitment with Neutral-Atom Hardware Validation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.01248v1
- Date: Tue, 01 Sep 2026 13:46:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.691959
- Title: A Backend-Agnostic MWIS Kernel for Stochastic Unit Commitment with Neutral-Atom Hardware Validation
- Title（参考訳）: 中性原子ハードウェア検証による確率ユニットコミットのためのバックエンド非依存MWISカーネル
- Authors: Jiying Chen, Min Lin, Jingwei Wen, Zhihong Zhang, Chuixiong Wu,
- Abstract要約: 本稿では,単位コミットメントの離散的な決定層を移動に基づく最大重み付き独立集合問題にコンパイルする,バックエンドに依存しない計算インタフェースを提案する。
提案手法をグリーンスケジューリング設定で検証し,QuEra Aquila中性原子量子プロセッサ上に展開する。
これは、実際の運用上の決定をプログラム可能な中立原子ハードウェアに接続する、最初のエンドツーエンドの産業用スケジューリングワークフローである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.684735732603961
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum hardware is beginning to address structured combinatorial optimisation, but two steps still block practical use: mapping real operational models onto hardware-compatible instances, and converting noisy hardware output back into feasible decisions. Here we introduce a backend-agnostic computational interface that compiles the discrete decision layer of stochastic unit commitment into a move-based maximum-weight independent set (MWIS) problem, while retaining continuous dispatch and feasibility recovery in the classical computational layer. We validate the approach in a green hydrogen scheduling setting and deploy it on the QuEra Aquila neutral-atom quantum processor. This is the first end-to-end industrial scheduling workflow that connects real operational decisions to programmable neutral-atom hardware through a solver-agnostic MWIS representation. Across a 15-day hardware campaign on 50-node instances, hardware-generated solutions after classical refinement match or exceed the dispatch margins obtained from exact MWIS on every day. When scaling to 144 nodes, encoding quality remains stable, while the probability that the full atom array survives, rather than graph embedding, emerges as the dominant bottleneck to further scaling. Together, these results establish a hardware-compatible computational pathway toward larger problem scales, and lay the groundwork for exploring regimes in which exact classical optimisation may no longer scale efficiently.
- Abstract（参考訳）: 量子ハードウェアは構造化組合せ最適化に対処し始めているが、実際のオペレーティングモデルをハードウェア互換インスタンスにマッピングし、ノイズの多いハードウェア出力を実行可能な決定に戻すという2つのステップはまだ実用的利用を妨げている。
本稿では,従来の計算層において連続的なディスパッチと実現可能性回復を維持しつつ,確率的単位コミットメントの離散決定層を移動に基づく最大重み付き独立集合(MWIS)問題にコンパイルするバックエンド非依存の計算インタフェースを提案する。
我々は、グリーン水素スケジューリング設定におけるアプローチを検証し、QuEra Aquila中性原子量子プロセッサ上に展開する。
これは、実際の運用決定をプログラマブルな中性原子ハードウェアに接続する最初のエンドツーエンドの産業スケジューリングワークフローである。
50ノードインスタンスに対する15日間のハードウェアキャンペーンでは、古典的な改善が一致した後、ハードウェア生成ソリューションが毎日正確なMWISから得られるディスパッチマージンを超えた。
144ノードへのスケーリングでは、符号化の品質は安定しているが、完全な原子配列がグラフ埋め込みよりも生き残る確率は、さらなるスケーリングにおける主要なボトルネックとして現れる。
これらの結果は、より大規模な問題スケールに向けたハードウェア互換の計算経路を確立し、より正確な古典的最適化がもはや効率良くスケールできない状態の探索の基礎を築いた。
関連論文リスト
- A Reality Check on Quantum Optimisation: Evidence from an Industrial Case Study [0.9783583496014847]
本稿では,量子化,量子化,古典的手法を用いたジョブショップスケジューリング問題の産業的変異について検討する。
ハードウェアとソフトウェアの共同設計は、ソリューションの品質とスケーラビリティに不可欠であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-14T23:18:36Z) - Diagnosing quantum reservoirs at scale based on expressivity and coverage [42.13843953705695]
量子貯水池は、量子機械学習へのハードウェアフレンドリーなルートを提供する。
貯水池は最適化されていないため、性能は貯水池の選択に依存する。
2つの相補的な量に基づいて構築されたスケーラブルでハードウェアに依存しないフレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-10T14:16:13Z) - Emergency hub placement with a neutral-atom quantum computer [7.106206192312008]
災害対応における緊急運転センター配置の問題点について検討する。
影響を受けるすべての場所のタイムリーなカバレッジを確保するために、最小限のハブを選択する必要がある。
我々は、中性原子量子コンピュータを独立した集合サンプリングとして利用するハイブリッド量子古典近似フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-17T20:45:17Z) - Scaling Quantum Optimization for Unit Commitment via Pauli Correlation Encoding [5.088908364274317]
ユニットコミットメントは、NPhardに分類される電力系統の運用において重要な最適化問題である。
本稿では,時間依存制約を伴う単位コミットメント問題に対するハイブリッド量子古典法を提案する。
提案手法は, 最大312個のバイナリ変数を持つ小規模および大規模のインスタンスに対して評価し, 競合する運用コストを伴う実行可能スケジュールを確実に生成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-16T20:30:30Z) - Iterative Optimization with Partial Convergence Guarantees on Neutral Atom Quantum Computers [0.0]
Lp-Qutsは、NAQCサンプルラーを古典的な切断平面アルゴリズムに統合するハイブリッド量子古典的フレームワークである。
我々は、Lp-Qutsを古典最適化フレームワークに効果的に組み込んで、量子資源を減らした準最適解を提供する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-30T19:12:21Z) - A Scalable Distributed Quantum Optimization Framework via Factor Graph Paradigm [46.08923284345648]
分散量子最適化のための構造認識フレームワークを提案する。
検索スペースが$N$の場合、我々のフレームワークはプロセッサやセパレータに依存した要素に対して$O(sqrtN)$クエリ複雑性を達成する。
構造を考慮した分解は、量子ネットワーク上でのスケーラブルな分散量子最適化に実践的な道をもたらすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-08T15:15:52Z) - Para-B&B: Load-Balanced Deterministic Parallelization of Solving MIP [50.917107318582715]
MIP(Mixed-integer Programming)は、連続型と整数型の両方の決定変数を組み込むことで線形プログラミングを拡張する。
本稿では,高性能MIPソルバであるHiGHSに対して,決定論的並列分岐結合の完全なオープンソース実装を初めて提案する。
本手法では,ワーカスレッド間で完全なソルバ状態を複製することにより,厳密な決定性を保証する新しいデータ並列アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-10T14:17:53Z) - A quantum wire approach to weighted combinatorial graph optimisation problems [0.0]
本稿では,Rydberg-blockaded 原子の連鎖に基づく効率的な符号化方式を実験的に提案する。
中性原子アーキテクチャに最大重み付き独立集合(MWIS)と2次非制約二元最適化(QUBO)問題を埋め込む。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-21T13:00:51Z) - Warm-Start Variational Quantum Policy Iteration [39.04157716488156]
強化学習は、非常に複雑な意思決定シナリオにおける最適な行動を決定するための強力なフレームワークである。
NISQ互換の量子化サブルーチンを用いて,変分量子ポリシー反復(VarQPI)アルゴリズムを提案する。
そのスケーラビリティは、一般的な強化学習環境の構造の分析によって支えられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-16T13:16:19Z) - Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。
問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。
これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z)
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。