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クラシカルおよび量子システムは、イジングハミルトニアンをシミュレートするために使用され、これは大規模最適化および機械学習における重要な要素です。しかし、システムのサイズが増加するにつれて、量子アニーラーやコヒーレントイジングマシンのようなデバイスは成功率が指数関数的に低下します。ここでは、イジングハミルトニアンの高次元埋め込みと「次元アニーリング」と呼ばれる技術を導入することで、性能の低下を抑える新しいアプローチを紹介します。このアプローチにより、成功率やその他の性能指標が指数関数的に改善され、システムサイズの増加に伴う性能の低下が遅くなります。高性能計算における収束ダイナミクスの徹底的な検証が、新しい方法論を検証します。さらに、コヒーレントイジングマシン、オールオプティカルシステム、ハイブリッドデジタルシステムなどの技術を使用した実践的な実装を提案します。提案されたハイパースケーリングのヒューリスティックは、非線形増幅、損失、非局所結合などのパラメータを調整することによって、他の量子またはクラシカルなイジングデバイスにも適用できます。
Strinati et al. (水曜日)はこの問題を研究しました。