論文の概要: Encoding Matters: A Qubit-Efficient Reformulation for Quantum Resilient Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.13621v1
• Date: Fri, 09 Oct 2026 14:03:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-13 04:06:29.611733
• Title: Encoding Matters: A Qubit-Efficient Reformulation for Quantum Resilient Routing
• Title（参考訳）: Encoding Matters: 量子レジリエントルーティングのためのQubit効率の良い改革
• Abstract要約: 量子ビットは、アクセス可能な状態空間のサイズを2倍にするため、強力な計算資源である。 キュービットを追加することで、回路サイズ、制約オーバーヘッド、ハードウェアノイズにさらされる。 構造認識符号化の削減により,ロジスティクスやルーティングの問題を量子ビットに効率的にマッピングする手法を提案する。
• 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: Qubits are powerful computational resources because each additional qubit doubles the size of the accessible state space. This expressive power comes at a cost: adding qubits also increases circuit size, constraint overhead, and exposure to hardware noise. These limitations are especially critical for near-term quantum computers, making the number of qubits required to formulate a problem a central practical concern. In this work, we present a method for efficiently mapping logistics and routing problems onto qubits through structure-aware encoding reduction. We demonstrate the method on a benchmark problem of latency-resilient routing under dual-link failures. For this benchmark, the reduced formulation substantially lowers both the qubit count and the compiled circuit complexity while preserving the original optimization task. By running the reduced model on the same trapped-ion quantum computer as the benchmark, we obtain a 100X improvement in the success probability. This finding shows how careful problem formulation can make current quantum hardware substantially more effective for practical optimization.
• Abstract（参考訳）: 量子ビットは、アクセス可能な状態空間のサイズを2倍にするため、強力な計算資源である。 この表現力はコストがかかる: 量子ビットを追加することで回路サイズが増加し、オーバーヘッドが制限され、ハードウェアノイズにさらされる。 これらの制限は、特に短期量子コンピュータにとって重要であり、問題の定式化に必要な量子ビットの数が中心的な実用的関心事である。 本研究では,構造認識符号化の低減により,ロジスティクスとルーティングの問題を量子ビットに効率的にマッピングする手法を提案する。 二重リンク障害下での遅延耐性ルーティングのベンチマーク問題に対して,本手法を実証する。 このベンチマークでは、縮小された定式化により、元の最適化タスクを保ちながら、キュービット数とコンパイル回路の複雑さが大幅に低下する。 ベンチマークと同一の捕捉イオン量子コンピュータ上で縮小モデルを実行することにより、成功確率の100倍の改善が得られる。 この発見は、問題の定式化が現在の量子ハードウェアを実用的な最適化にいかに効果的にするかを示すものである。

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