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J-GLOBAL ID：201902245461284431   整理番号：19A1819179

ディジタル・アニール器を用いた二次制約問題のための物理学にヒントを得た最適化【JST・京大機械翻訳】

Physics-Inspired Optimization for Quadratic Unconstrained Problems Using a Digital Annealer

著者 (8件)： Aramon Maliheh (1QB Information Technologies Inc. (1QBit), Vancouver, BC, Canada) ,  Rosenberg Gili (1QB Information Technologies Inc. (1QBit), Vancouver, BC, Canada) ,  Valiante Elisabetta (1QB Information Technologies Inc. (1QBit), Vancouver, BC, Canada) ,  Miyazawa Toshiyuki (Fujitsu Laboratories Ltd., Kawasaki, Japan) ,  Tamura Hirotaka (Fujitsu Laboratories Ltd., Kawasaki, Japan) ,  Katzgraber Helmut G. (Microsoft Quantum, Microsoft, Redmond, WA, United States) ,  Katzgraber Helmut G. (Department of Physics and Astronomy, Texas A&M University, College Station, TX, United States) ,  Katzgraber Helmut G. (Santa Fe Institute, Santa Fe, NM, United States)
資料名： Frontiers in Physics (Web)  (Frontiers in Physics (Web))
巻： 7  ページ： 48  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7092A  ISSN： 2296-424X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 完全に接続された二次非制約二値最適化(QUBO)問題を解決するために,富士通のデジタルアンネラーを設計した。それは,アプリケーション特有のCMOSハードウェアに実装され,現在,1024の変数までの問題を解決している。ディジタルAnnealerアルゴリズムは,現在,シミュレーテッドアニーリングに基づいている。しかしながら,それは効率的な並列試行方式と動的逃避機構の利用においてそれと異なる。さらに,ディジタルAnnealerは,カスタムアプリケーション専用CMOSハードウェアが可能になる大規模並列化を利用する。二モードおよびGauss結合をもつ二次元および完全に連結したスピングラス問題において,等エネルギークラスタによるアニーリングおよび平行テンパリングに対するディジタルAnnealerの性能を比較した。これらは,スパース対高密度問題のそれぞれの限界,ならびに高縮退対低縮退問題を表す。著者らの結果は,本研究で用いたシミュレーションアニーリングと並列テンパリングモンテカルロの単一コア実装において,二モードまたはGaussカップリングを有する完全に接続したスピングラス問題に対して,ディジタルアンネラーが現在,約2桁の大きさの時間-解高速化を示すことを示した。ディジタルAnnealerは,スパース二次元スピングラス問題に対する高速化を示さないように見える。これは理論的根拠について説明する。著者らはまた,並列Tempering Digital Annealerの初期実装をベンチマークした。これらの結果は,二モード不規則性を伴う平均困難性の完全に連結した問題に対する他のアルゴリズムよりも改善されたスケーリングを示唆した。次世代のディジタルAnnealerは,サイズが8,192の変数まで完全に接続された問題を解くことができると期待されている。これは,標準計算ハードウェアまたは特殊目的量子アニーリング機械を用いて以前にアクセスできなかった基本的物理問題と産業応用の研究を可能にするであろう。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーテッドアニーリング ,  シミュレーション ,  *ディジタル方式 ,  スピンガラス ,  *最適化 ,  応用プログラム ,  アルゴリズム ,  高速化 ,  焼戻 ,  ハードウェア ,  ベンチマーク ,  二次元 ,  縮退 ,  *焼なまし ,  *改変
準シソーラス用語： スパース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 最適化 ,  ディジタルアニール装置 ,  カスタムアプリケーション専用CMOSハードウェア ,  モンテカルロシミュレーション ,  ベンチマーキング

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

引用文献 (70件)：

• Lucas A. Ising formulations of many NP problems. Front Phys. (2014) 12:5. doi: 10.3389/fphy.2014.00005
• Rosenberg G, Haghnegahdar P, Goddard P, Carr P, Wu K, de Prado ML. Solving the optimal trading trajectory problem using a quantum annealer. IEEE J Select Top Signal Process. (2016) 10:1053. doi: 10.1109/JSTSP.2016.2574703
• Hernandez M, Zaribafiyan A, Aramon M, Naghibi M. A novel graph-based approach for determining molecular similarity. arXiv:1601.06693. (2016). doi: 10.1109/JSTSP.2016.2574703
• Hernandez M, Aramon M. Enhancing quantum annealing performance for the molecular similarity problem. Quantum Inform Process. (2017) 16:133. doi: 10.1007/s11128-017-1586-y
• Perdomo-Ortiz A, Dickson N, Drew-Brook M, Rose G, Aspuru-Guzik A. Finding low-energy conformations of lattice protein models by quantum annealing. Sci Rep. (2012) 2:571. doi: 10.1038/srep00571

タイトルに関連する用語 (7件)： ディジタル ,  アニール ,  制約 ,  問題 ,  物理学 ,  ヒント ,  最適化