本論文では、量子コンピューティング向けの組合せ最適化問題のベンチマーク「QOPTLib」を提案している。QOPTLibは、4つの有名な組合せ最適化問題(旅行セールスマン問題、車両ルーティング問題、1次元ビンパッキング問題、最大カット問題)から成る40の問題インスタンスで構成される。
問題のサイズは、量子アニーリングなどの量子ハイブリッドアプローチで扱えるサイズを考慮して設定されている。これにより、量子コンピューティングアルゴリズムの評価に適したベンチマークが提供される。
また、QOPTLibに対する初期的な実験結果も示されている。DWAVE社の量子アニーラーAdvantage system6.1と量子クラシックハイブリッドソルバーLeapHybridBQMSamplerを用いて、各問題インスタンスの最良解を報告している。これは、今後の研究に向けたベースラインを提供するものである。
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