Codificando compensações e kits de ferramentas de design em algoritmos quânticos para otimização discreta: coloração, roteamento, escalonamento e outros problemas

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Nicolas PD Sawaya¹, Albert T. Schmitz²e Stuart Hadfield^3,4

¹Intel Labs, Intel Corporation, Santa Clara, Califórnia 95054, EUA [nicolas.sawaya@intel.com]
²Intel Labs, Intel Corporation, Hillsboro, Oregon 97124, EUA
³Laboratório de Inteligência Artificial Quântica, NASA Ames Research Center, Moffett Field, Califórnia 94035, EUA
⁴Instituto de Pesquisa USRA para Ciência da Computação Avançada, Mountain View, Califórnia, 94043, EUA

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Sumário

Problemas desafiadores de otimização combinatória são onipresentes na ciência e na engenharia. Vários métodos quânticos para otimização foram desenvolvidos recentemente, em diferentes configurações, incluindo solucionadores exatos e aproximados. Abordando esse campo de pesquisa, este manuscrito tem três propósitos distintos. Primeiro, apresentamos um método intuitivo para sintetizar e analisar problemas de otimização discretos ($ie,$baseados em números inteiros), em que o problema e as primitivas algorítmicas correspondentes são expressos usando uma representação quântica intermediária discreta (DQIR) que é independente de codificação. Essa representação compacta geralmente permite uma compilação de problemas mais eficiente, análises automatizadas de diferentes opções de codificação, interpretabilidade mais fácil, procedimentos de tempo de execução mais complexos e programabilidade mais rica, em comparação com abordagens anteriores, que demonstramos com vários exemplos. Em segundo lugar, realizamos estudos numéricos comparando diversas codificações de qubit; os resultados exibem uma série de tendências preliminares que ajudam a orientar a escolha da codificação para um conjunto específico de hardware e um problema e algoritmo específicos. Nosso estudo inclui problemas relacionados à coloração de gráficos, problema do caixeiro viajante, programação fábrica/máquina, reequilíbrio de portfólio financeiro e programação linear inteira. Terceiro, projetamos misturadores parciais derivados de gráficos de baixa profundidade (GDPMs) até variáveis quânticas de 16 níveis, demonstrando que codificações compactas (binárias) são mais receptivas ao QAOA do que se entendia anteriormente. Esperamos que este kit de ferramentas de abstrações de programação e blocos de construção de baixo nível ajude no projeto de algoritmos quânticos para problemas combinatórios discretos.

Codificando compensações e kits de ferramentas de design em algoritmos quânticos para otimização discreta: coloração, roteamento, agendamento e outros problemas PlatoBlockchain Data Intelligence. Pesquisa vertical. Ai.

Imagem em destaque: Um misturador parcial derivado de gráfico (GDPM) para restringir uma variável de 3 qubits a 6 estados durante a implementação, por exemplo, QAOA.

► dados BibTeX

@article{Sawaya2023encodingtradeoffs, doi = {10.22331/q-2023-09-14-1111}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-09-14-1111}, title = {Codificação de comércio -offs e kits de ferramentas de design em algoritmos quânticos para otimização discreta: coloração, roteamento, agendamento e outros problemas}, autor = {Sawaya, Nicolas PD e Schmitz, Albert T e Hadfield, Stuart}, diário = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, editor = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, páginas = {1111}, mês = setembro, ano = { 2023} }

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Citado por

[1] Nicolas PD Sawaya, Daniel Marti-Dafcik, Yang Ho, Daniel P Tabor, David Bernal, Alicia B Magann, Shavindra Premaratne, Pradeep Dubey, Anne Matsuura, Nathan Bishop, Wibe A de Jong, Simon Benjamin, Ojas D Parekh, Norm Tubman, Katherine Klymko e Daan Camps, “HamLib: Uma biblioteca de hamiltonianos para benchmarking de algoritmos quânticos e hardware”, arXiv: 2306.13126, (2023).

[2] Federico Dominguez, Josua Unger, Matthias Traube, Barry Mant, Christian Ertler e Wolfgang Lechner, “Formulação de problema de otimização independente de codificação para computação quântica”, arXiv: 2302.03711, (2023).

[3] Nicolas PD Sawaya e Joonsuk Huh, “Algoritmos quânticos de curto prazo ajustáveis por recursos aprimorados para probabilidades de transição, com aplicações em física e álgebra linear quântica variacional”, arXiv: 2206.14213, (2022).

As citações acima são de SAO / NASA ADS (última atualização com êxito 2023-09-17 01:11:40). A lista pode estar incompleta, pois nem todos os editores fornecem dados de citação adequados e completos.

On Serviço citado por Crossref nenhum dado sobre a citação de trabalhos foi encontrado (última tentativa 2023-09-17 01:11:39).

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Fonte: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-09-14-1111/

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