이 연구에서는 화학 반응기 모델을 활용하여 동적 최적화 문제를 다루었다. 먼저 최적화 문제를 이진 2차 최적화 문제(QUBO)로 변환하였다. 이후 고전적인 방법, 시뮬레이션 어닐링, 양자 어닐링, 하이브리드 솔버 등 다양한 접근법을 통해 문제를 해결하고 그 성능을 평가하였다.
연구 결과, 양자 어닐링은 현재 고전적인 솔버에 비해 성능이 뛰어나지 않지만, 지속적인 기술 발전으로 화학 공정 산업에서의 효율성 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 특히 하이브리드 솔버 방식이 기존 방식보다 우수한 성능을 보였다. 그러나 양자 하드웨어의 제한적인 큐비트 수와 연결성으로 인해 복잡한 동적 최적화 문제를 해결하는 데 여전히 어려움이 있다.
향후 연구에서는 더 복잡한 동적 최적화 문제를 다루고, 양자 하드웨어의 발전에 따른 성능 향상을 지속적으로 탐구할 필요가 있다.
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Dennis Micha... klo arxiv.org 04-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2311.07310.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä