Approcci quantistici rapidi per l'ottimizzazione combinatoria ispirati al trasferimento di stato ottimale

Approcci quantistici rapidi per l'ottimizzazione combinatoria ispirati al trasferimento di stato ottimale

Timestamp: 13 febbraio 2024 7:59

Robert J.Banche1, Dan E. Browne2e PA Warburton1,3

1Centro di Londra per le nanotecnologie, UCL, Londra WC1H 0AH, Regno Unito
2Dipartimento di Fisica e Astronomia, UCL, Londra WC1E 6BT, Regno Unito
3Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Elettrica, UCL, Londra WC1E 7JE, Regno Unito

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Astratto

Proponiamo una nuova euristica di progettazione per affrontare problemi di ottimizzazione combinatoria, ispirata agli Hamiltoniani per il trasferimento di stato ottimale. Il risultato è un algoritmo di ottimizzazione rapido approssimato. Forniamo prove numeriche del successo di questa nuova euristica del design. Troviamo che questo approccio si traduce in un rapporto di approssimazione migliore rispetto all’algoritmo di ottimizzazione approssimata quantistica alla profondità più bassa per la maggior parte delle istanze problematiche considerate, utilizzando risorse comparabili. Ciò apre la porta allo studio di nuovi approcci per affrontare problemi di ottimizzazione combinatoria, distinti dagli approcci influenzati da adiabatica.

Approcci quantistici rapidi per l'ottimizzazione combinatoria ispirati alla Data Intelligence PlatoBlockchain con trasferimento di stato ottimale. Ricerca verticale. Ai.

Riepilogo popolare

I problemi di ottimizzazione combinatoria sono di difficile soluzione. Gli esempi includono l’acquisto di azioni per ridurre al minimo il rapporto rischio/rendimento o la ricerca del percorso più breve tra due destinazioni. Gli algoritmi quantistici per affrontare questi problemi portano il sistema da uno stato iniziale a uno stato finale contenente informazioni sulla soluzione. In questo lavoro progettiamo un nuovo approccio quantistico ispirato alla ricerca del percorso più breve tra questi due stati. Il risultato è un algoritmo che trova soluzioni approssimate al problema di ottimizzazione con tempi di esecuzione molto brevi.

Gli algoritmi quantistici per affrontare problemi di ottimizzazione combinatoria sono tipicamente influenzati dal principio adiabatico. Insomma, andando sufficientemente lentamente è possibile passare dallo stato iniziale a quello finale. Ciò può comportare tempi di esecuzione lunghi per l'algoritmo.

Per valutare le prestazioni del nostro nuovo approccio abbiamo esaminato le sue prestazioni su MAX-CUT. Abbiamo anche confrontato il nostro nuovo approccio con il popolare algoritmo di ottimizzazione approssimata quantistica (QAOA) in un regime in cui utilizza risorse simili. Il nostro nuovo approccio non solo ha trovato soluzioni di migliore qualità, ma le ha trovate in un tempo più breve con un sovraccarico computazionale meno classico.

Il nostro lavoro apre la porta all’esplorazione della progettazione di algoritmi quantistici, lontano dal principio adiabatico, per problemi di ottimizzazione combinatoria. In futuro questo nuovo approccio potrebbe essere combinato con approcci adiabatici nello sviluppo di algoritmi quantistici più sofisticati.

► dati BibTeX

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Citato da

[1] Boniface Yogendran, Daniel Charlton, Miriam Beddig, Ioannis Kolotouros e Petros Wallden, "Applicazioni di big data su piccoli computer quantistici", arXiv: 2402.01529, (2024).

[2] Arthur Braida, Simon Martiel e Ioan Todinca, "Tight Lieb-Robinson Bound per il rapporto di approssimazione nella ricottura quantistica", arXiv: 2311.12732, (2023).

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2024-02-14 01:17:29). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

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