经典与量子退火求解时间分布中的重尾
量子物理
2015-12-08 v1
摘要
对于许多优化算法，求解时间（time-to-solution）不仅取决于问题规模，还取决于具体的问题实例，并且可能相差多个数量级。因此有必要研究完整的分布尤其是其尾部。在此，我们分析了针对随机伊辛自旋玻璃实例的模拟退火与模拟量子退火（通过路径积分量子蒙特卡洛）的退火时间分布。我们发现具有非常重尾的幂律分布，对应于极难的实例，但模拟量子退火的分布比模拟退火的分布宽泛得多——从而对于困难实例性能更差。快速的、非绝热的退火调度可将模拟量子退火对于极难实例的性能提高多个数量级。
引用
@article{arxiv.1504.07991,
title = {Heavy tails in the distribution of time-to-solution for classical and quantum annealing},
author = {Damian S. Steiger and Troels F. Rønnow and Matthias Troyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.07991},
year = {2015}
}