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우리는 문제의 임베딩이 D-Wave 양자 어닐러의 다양한 위상에 미치는 영향을 중심으로 양자 어닐링(QA)과 시뮬레이티드 어닐링(SA)을 벤치마킹합니다. 우리가 연구하는 문제 시리즈는 고전적으로 해결하기 쉬운 최대 기수 매칭 문제의 특별히 설계된 인스턴스이며, SA에는 어려운 문제이지만 실험적으로 QA에도 쉽지 않은 문제입니다. 여러 D-Wave 프로세서를 사용하는 것 외에도, 우리는 시간 종속 슈뢰딩거 방정식을 수치적으로 풀어 QA 프로세스를 시뮬레이션합니다. 우리는 임베딩된 문제가 비임베딩된 문제보다 상당히 더 어려울 수 있으며, 체인 강도와 같은 일부 매개변수가 최적의 솔루션을 찾는 데 매우 중요한 영향을 미칠 수 있다는 것을 발견합니다. 따라서 좋은 임베딩과 최적의 매개변수 값을 찾는 것이 결과를 상당히 개선할 수 있습니다. 흥미롭게도 SA는 비임베딩된 문제에서 성공하였지만, 임베딩된 버전에서 얻은 SA 결과는 D-Wave 양자 어닐러에서 달성할 수 있는 것에 비해 상대적으로 성능이 좋지 않다는 것을 발견합니다.
Vert et al. (Wed,)은 이 질문을 연구했습니다.