1Intel Labs、Intel Corporation、Santa Clara、California 95054、USA [nicolas.AWAYA@intel.com]
2インテル研究所、インテル コーポレーション、ヒルズボロ、オレゴン州 97124、米国
3量子人工知能研究所、NASA エイムズ研究センター、モフェット フィールド、カリフォルニア 94035、米国
4USRA Research Institute for Advanced Computer Science、マウンテンビュー、カリフォルニア、94043、米国
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抽象
難しい組み合わせ最適化問題は、科学と工学のいたるところに存在します。 最近、正確ソルバーと近似ソルバーの両方を含むさまざまな設定で、最適化のためのいくつかの量子手法が開発されました。 この研究分野に取り組むこの原稿には 16 つの明確な目的があります。 まず、離散 ($ie,$ 整数ベース) 最適化問題を合成および分析するための直感的な方法を提示します。この方法では、問題と対応するアルゴリズム プリミティブは、エンコーディングに依存しない離散量子中間表現 (DQIR) を使用して表現されます。 このコンパクトな表現により、多くの場合、以前のアプローチと比較して、より効率的な問題のコンパイル、さまざまなエンコーディングの選択の自動分析、より容易な解釈、より複雑な実行時手順、およびより豊富なプログラム可能性が可能になります。これをいくつかの例で示します。 次に、いくつかの量子ビットエンコーディングを比較する数値研究を実行します。 その結果は、特定のハードウェア セット、特定の問題およびアルゴリズムに対するエンコードの選択のガイドとなる、多数の予備的な傾向を示しています。 私たちの研究には、グラフの色付け、巡回販売員問題、工場/機械のスケジュール設定、財務ポートフォリオのリバランス、および整数線形計画法に関連した問題が含まれています。 第三に、最大 XNUMX レベルの量子変数までの低深さのグラフ導出部分ミキサー (GDPM) を設計し、コンパクト (バイナリ) エンコーディングが以前に理解されていたよりも QAOA に適していることを実証します。 私たちは、プログラミングの抽象化と低レベルの構成要素からなるこのツールキットが、離散組み合わせ問題の量子アルゴリズムの設計に役立つことを期待しています。
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【136] パウリ・ヴィルタネン、ラルフ・ゴマーズ、トラヴィス・E・オリファント、マット・ハバーランド、タイラー・レディ、デヴィッド・クルナポー、エフゲニー・ブロフスキー、パール・ピーターソン、ウォーレン・ウェッケッサー、ジョナサン・ブライト、ステファン・J・ファン・デル・ウォルト、マシュー・ブレット、ジョシュア・ウィルソン、K・ジャロッド・ミルマン、ニコライ・マヨロフ、アンドリュー・R・J・ネルソン、エリック・ジョーンズ、ロバート・カーン、エリック・ラーソン、CJ・キャリー、イルハン・ポラット、ユー・フェン、エリック・W・ムーア、ジェイク・ヴァンダープラス、デニス・ラクサルド、ヨーゼフ・パークトルド、ロバート・シムルマン、イアン・ヘンリクセン、EAキンテロ、チャールズ・R . Harris、Anne M. Archibald、Antônio H. Ribeiro、Fabian Pedregosa、Paul van Mulbregt、および SciPy 1.0 の貢献者。 SciPy 1.0: Python での科学コンピューティングの基本アルゴリズム。 Nature Methods、17:261–272、2020。https:/ / doi.org/ 10.1038/ s41592-019-0686-2。
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【137] ジャロッド・R・マクリーン、ニコラス・C・ルービン、ケビン・J・サン、イアン・D・キブリチャン、ザビエル・ボネット=モンロイグ、曹玉東、戴成宇、E・スカイラー・フリード、クレイグ・ギドニー、ブレンダン・ギンビー 他Openfermion: 量子コンピューター用の電子構造パッケージ。 量子科学と技術、5(3):034014、2020。https:/ / doi.org/ 10.1088/ 2058-9565/ ab8ebc。
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によって引用
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