अलग-अलग अनुकूलन के लिए क्वांटम एल्गोरिदम में ट्रेड-ऑफ और डिज़ाइन टूलकिट को एन्कोड करना: रंग, रूटिंग, शेड्यूलिंग और अन्य समस्याएं

अलग-अलग अनुकूलन के लिए क्वांटम एल्गोरिदम में ट्रेड-ऑफ और डिज़ाइन टूलकिट को एन्कोड करना: रंग, रूटिंग, शेड्यूलिंग और अन्य समस्याएं

निकोलस पीडी सवाया1, अल्बर्ट टी शमित्ज़2, और स्टुअर्ट हैडफ़ील्ड3,4

1इंटेल लैब्स, इंटेल कॉर्पोरेशन, सांता क्लारा, कैलिफ़ोर्निया 95054, यूएसए [nicolas.sawaya@intel.com]
2इंटेल लैब्स, इंटेल कॉर्पोरेशन, हिल्सबोरो, ओरेगन 97124, यूएसए
3क्वांटम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला, नासा एम्स रिसर्च सेंटर, मोफेट फील्ड, कैलिफोर्निया 94035, यूएसए
4यूएसआरए रिसर्च इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड कंप्यूटर साइंस, माउंटेन व्यू, कैलिफोर्निया, 94043, यूएसए

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सार

विज्ञान और इंजीनियरिंग में चुनौतीपूर्ण संयोजन अनुकूलन समस्याएं सर्वव्यापी हैं। अनुकूलन के लिए कई क्वांटम तरीके हाल ही में विकसित किए गए हैं, जिनमें सटीक और अनुमानित सॉल्वर दोनों शामिल हैं। शोध के इस क्षेत्र को संबोधित करते हुए, इस पांडुलिपि के तीन अलग-अलग उद्देश्य हैं। सबसे पहले, हम असतत ($ यानी, $ पूर्णांक-आधारित) अनुकूलन समस्याओं को संश्लेषित और विश्लेषण करने के लिए एक सहज विधि प्रस्तुत करते हैं, जिसमें समस्या और संबंधित एल्गोरिदमिक प्राइमेटिव्स को एक असतत क्वांटम इंटरमीडिएट प्रतिनिधित्व (डीक्यूआईआर) का उपयोग करके व्यक्त किया जाता है जो एन्कोडिंग-स्वतंत्र है। यह कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व अक्सर पिछले दृष्टिकोणों की तुलना में अधिक कुशल समस्या संकलन, विभिन्न एन्कोडिंग विकल्पों के स्वचालित विश्लेषण, आसान व्याख्या, अधिक जटिल रनटाइम प्रक्रियाओं और समृद्ध प्रोग्रामेबिलिटी की अनुमति देता है, जिसे हम कई उदाहरणों के साथ प्रदर्शित करते हैं। दूसरा, हम कई क्वबिट एन्कोडिंग की तुलना करते हुए संख्यात्मक अध्ययन करते हैं; परिणाम कई प्रारंभिक रुझान प्रदर्शित करते हैं जो हार्डवेयर के एक विशेष सेट और एक विशेष समस्या और एल्गोरिदम के लिए एन्कोडिंग की पसंद का मार्गदर्शन करने में मदद करते हैं। हमारे अध्ययन में ग्राफ़ रंग, यात्रा विक्रेता समस्या, फ़ैक्टरी/मशीन शेड्यूलिंग, वित्तीय पोर्टफोलियो पुनर्संतुलन और पूर्णांक रैखिक प्रोग्रामिंग से संबंधित समस्याएं शामिल हैं। तीसरा, हम 16-स्तरीय क्वांटम चर तक कम-गहराई वाले ग्राफ-व्युत्पन्न आंशिक मिक्सर (जीडीपीएम) को डिज़ाइन करते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि कॉम्पैक्ट (बाइनरी) एन्कोडिंग पहले से समझी गई तुलना में क्यूएओए के लिए अधिक उत्तरदायी हैं। हम उम्मीद करते हैं कि प्रोग्रामिंग एब्स्ट्रैक्शन और निम्न-स्तरीय बिल्डिंग ब्लॉक्स का यह टूलकिट असतत संयोजन समस्याओं के लिए क्वांटम एल्गोरिदम को डिजाइन करने में सहायता करेगा।

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[137] जारोड आर मैक्लीन, निकोलस सी रुबिन, केविन जे सुंग, इयान डी किवलिचन, जेवियर बोनेट-मोनरोइग, युडोंग काओ, चेंगयु दाई, ई शूयलर फ्राइड, क्रेग गिडनी, ब्रेंडन गिम्बी, एट अल। ओपनफर्मियन: क्वांटम कंप्यूटर के लिए इलेक्ट्रॉनिक संरचना पैकेज। क्वांटम विज्ञान और प्रौद्योगिकी, 5(3):034014, 2020। https://​/doi.org/​10.1088/​2058-9565/​ab8ebc।
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[139] प्रदन्या खलाते, शिन-चुआन वू, शविन्द्र प्रेमरत्ने, जस्टिन होगाबोम, एडम होम्स, अल्बर्ट शमित्ज़, जियान जियाकोमो गुएरेस्ची, जियांग ज़ोउ और एवाई मत्सुरा। वैरिएबल हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल एल्गोरिदम और क्वांटम एक्सेलेरेटर के लिए एक एलएलवीएम-आधारित सी++ कंपाइलर टूलचेन। arXiv प्रीप्रिंट arXiv:2202.11142, 2022. https://​/doi.org/​10.48550/​arXiv.2202.11142.
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[141] रिचर्ड वर्सलुइस, स्टेफ़ानो पोलेटो, नादेर खम्मासी, ब्रायन तारासिंस्की, नादिया हैदर, डेविड जे माइकलक, एलेसेंड्रो ब्रूनो, कोएन बर्टेल्स और लियोनार्डो डिकार्लो। सुपरकंडक्टिंग सतह कोड के लिए स्केलेबल क्वांटम सर्किट और नियंत्रण। फिजिकल रिव्यू एप्लाइड, 8(3):034021, 2017। https://​/doi.org/​10.1103/​physrevapplied.8.034021।
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द्वारा उद्धृत

[1] निकोलस पीडी सवाया, डैनियल मार्टी-डाफसिक, यांग हो, डैनियल पी ताबोर, डेविड बर्नाल, एलिसिया बी मैगन, शविन्द्र प्रेमरत्ने, प्रदीप दुबे, ऐनी मात्सुउरा, नाथन बिशप, वाइब ए डी जोंग, साइमन बेंजामिन, ओजस डी पारेख, नॉर्म टबमैन, कैथरीन क्लिम्को, और डैन कैंप्स, "हैमलिब: क्वांटम एल्गोरिदम और हार्डवेयर बेंचमार्किंग के लिए हैमिल्टनियन की एक लाइब्रेरी", arXiv: 2306.13126, (2023).

[2] फेडेरिको डोमिंग्वेज़, जोशुआ उंगर, मथायस ट्रूब, बैरी मांट, क्रिश्चियन एर्टलर और वोल्फगैंग लेचनर, "क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए एन्कोडिंग-इंडिपेंडेंट ऑप्टिमाइजेशन प्रॉब्लम फॉर्म्युलेशन", arXiv: 2302.03711, (2023).

[3] निकोलस पीडी सवाया और जूनसुक हुह, "भौतिकी और परिवर्तनशील क्वांटम रैखिक बीजगणित में अनुप्रयोगों के साथ, संक्रमण संभावनाओं के लिए बेहतर संसाधन-ट्यून करने योग्य निकट-अवधि क्वांटम एल्गोरिदम", arXiv: 2206.14213, (2022).

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