최적의 상태 전송에서 영감을 얻은 조합 최적화를 위한 신속한 양자 접근 방식

최적의 상태 전송에서 영감을 얻은 조합 최적화를 위한 신속한 양자 접근 방식

타임 스탬프 : 13 년 2024 월 7 일 오전 59:XNUMX

로버트 J. 뱅크스1, 댄 E. 브라운2및 PA 워버튼1,3

1런던 나노기술 센터, UCL, 런던 WC1H 0AH, 영국
2물리학 및 천문학과, UCL, 런던 WC1E 6BT, 영국
3전자 및 전기 공학과, UCL, 런던 WC1E 7JE, 영국

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추상

우리는 최적의 상태 전송을 위해 Hamiltonians에서 영감을 받아 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 설계 휴리스틱을 제안합니다. 결과는 신속하고 근사적인 최적화 알고리즘입니다. 우리는 이 새로운 설계 경험적 방법의 성공에 대한 수치적 증거를 제공합니다. 우리는 이 접근 방식이 비교 가능한 자원을 활용하면서 고려된 대부분의 문제 인스턴스에 대해 가장 낮은 깊이에서 양자 근사 최적화 알고리즘보다 더 나은 근사 비율을 가져온다는 것을 발견했습니다. 이는 단열 영향 접근 방식과 달리 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 조사할 수 있는 문을 열어줍니다.

최적의 상태 전송 PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스에서 영감을 받은 조합 최적화를 위한 신속한 양자 접근 방식입니다. 수직 검색. 일체 포함.

인기 요약

조합 최적화 문제는 해결하기 어렵습니다. 예를 들어 위험 대비 수익 비율을 최소화하기 위해 주식을 구매하거나 두 목적지 사이의 최단 경로를 찾는 것이 포함됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 양자 알고리즘은 시스템을 일부 시작 상태에서 솔루션에 대한 정보가 포함된 최종 상태로 전환합니다. 이 연구에서 우리는 이 두 상태 사이의 최단 경로를 찾는 데 영감을 받은 새로운 양자 접근 방식을 설계합니다. 그 결과 매우 짧은 실행 시간으로 최적화 문제에 대한 대략적인 솔루션을 찾는 알고리즘이 탄생했습니다.

조합 최적화 문제를 해결하기 위한 양자 알고리즘은 일반적으로 단열 원리의 영향을 받습니다. 즉, 충분히 천천히 진행하면 시작 상태에서 최종 상태까지 도달하는 것이 가능합니다. 이로 인해 알고리즘 실행 시간이 길어질 수 있습니다.

새로운 접근 방식의 성능을 평가하기 위해 MAX-CUT의 성능을 조사했습니다. 또한 유사한 리소스를 활용하는 체제에서 인기 있는 QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)에 대한 새로운 접근 방식을 비교했습니다. 우리의 새로운 접근 방식은 더 나은 품질의 솔루션을 찾았을 뿐만 아니라 고전적인 계산 오버헤드를 줄이면서 더 짧은 시간에 솔루션을 찾았습니다.

우리의 연구는 단열 원리에서 벗어나 조합 최적화 문제에 대한 양자 알고리즘 설계를 탐구할 수 있는 문을 열어줍니다. 앞으로 이 새로운 접근 방식은 보다 정교한 양자 알고리즘 개발 시 단열 접근 방식과 결합될 수 있습니다.

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인용

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위의 인용은 SAO / NASA ADS (마지막으로 성공적으로 업데이트 됨 2024-02-14 01:17:29). 모든 출판사가 적절하고 완전한 인용 데이터를 제공하지는 않기 때문에 목록이 불완전 할 수 있습니다.

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