1लंदन सेंटर फॉर नैनोटेक्नोलॉजी, यूसीएल, लंदन WC1H 0AH, यूके
2भौतिकी और खगोल विज्ञान विभाग, यूसीएल, लंदन WC1E 6BT, यूके
3इलेक्ट्रॉनिक और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विभाग, यूसीएल, लंदन WC1E 7JE, यूके
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सार
हम संयोजन अनुकूलन समस्याओं से निपटने के लिए एक नए डिज़ाइन अनुमान का प्रस्ताव करते हैं, जो इष्टतम राज्य-स्थानांतरण के लिए हैमिल्टनवासियों से प्रेरित है। परिणाम एक तीव्र अनुमानित अनुकूलन एल्गोरिथ्म है। हम इस नए डिज़ाइन अनुमान की सफलता का संख्यात्मक प्रमाण प्रदान करते हैं। हम पाते हैं कि इस दृष्टिकोण के परिणामस्वरूप तुलनीय संसाधनों का उपयोग करते हुए विचार किए गए अधिकांश समस्या उदाहरणों के लिए सबसे कम गहराई पर क्वांटम अनुमानित अनुकूलन एल्गोरिदम की तुलना में बेहतर सन्निकटन अनुपात प्राप्त होता है। यह रुद्धोष्म-प्रभावित दृष्टिकोणों से अलग, संयोजन अनुकूलन समस्याओं से निपटने के लिए नए दृष्टिकोणों की जांच करने का द्वार खोलता है।
लोकप्रिय सारांश
कॉम्बिनेटरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं से निपटने के लिए क्वांटम एल्गोरिदम आमतौर पर एडियाबेटिक सिद्धांत से प्रभावित होते हैं। संक्षेप में, पर्याप्त धीमी गति से चलकर आरंभिक अवस्था से अंतिम अवस्था तक जाना संभव है। इसके परिणामस्वरूप एल्गोरिथम को लंबे समय तक चलना पड़ सकता है।
हमारे नए दृष्टिकोण के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए हमने MAX-CUT पर इसके प्रदर्शन की जांच की। हमने अपने नए दृष्टिकोण की तुलना लोकप्रिय क्वांटम अनुमानित अनुकूलन एल्गोरिदम (क्यूएओए) से की है, जहां यह समान संसाधनों का उपयोग करता है। हमारे नए दृष्टिकोण ने न केवल बेहतर गुणवत्ता वाले समाधान ढूंढे, बल्कि उन्हें कम शास्त्रीय कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ कम समय में पाया।
हमारा काम कॉम्बिनेटरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं के लिए, रुद्धोष्म सिद्धांत से दूर, क्वांटम एल्गोरिदम डिज़ाइन की खोज का द्वार खोलता है। भविष्य में इस नए दृष्टिकोण को अधिक परिष्कृत क्वांटम एल्गोरिदम के विकास में रुद्धोष्म दृष्टिकोण के साथ जोड़ा जा सकता है।
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