組合せ最適化のためのGauss-Newtonベース量子アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Takeori Mitsuharu; Yamamoto Takahiro; Ohira Ryutaro; Miyabe Shungo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215097107999 整理番号：22P0310589

組合せ最適化のためのGauss-Newtonベース量子アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Gauss-Newton based Quantum Algorithm for Combinatorial Optimization

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発行年： 2022年03月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,最適条件の下で,局所極小またはプラトーにトラップされることなく最適解の1つに向けて急速に収束する組合せ最適化問題のためのGauss-Newtonベース量子アルゴリズム(GNQA)を提示した。量子最適化アルゴリズムは数十年間探索されてきたが,より最近の研究は変分量子アルゴリズムであり,これはしばしば前述の問題に悩まされている。本手法は,最適解を正確に表現するテンソル積状態,および二値変数の全ての組合せを含むハミルトニアンに対する適切な関数を採用することによって,それらを緩和する。ここで提示した数値実験は,著者らのアプローチの有効性を実証し,GNQAがここで考察したすべての問題に対して,収束特性と精度の両方において他の最適化法より優れていることを示した。最後に,量子化学および高次バイナリ最適化を含む他の問題に対するアプローチの潜在的影響について簡単に論じた。【JST・京大機械翻訳】

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電力系統一般 , 図形・画像処理一般

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