量子アニーリングの新しいソルバが登場！
2024.07.24
3次項を考慮したエネルギー関数による組み合わせ最適化問題が解ける
HOBO式アニーリングソルバ
〈 HOBO tensor 〉
これまで直接解けなかったHOBOが、新たなソルバで解けるようになりました。
高次の式をQUBOに変換することなく、また４次以降も解けます。
HOBOのまま解けるので、面倒な計算が増えることもなく効率的です。
アルゴリズムの最適化と実装を一部完了し、初期段階としてご利用可能です。
理論提案：blueqat
▼こちらをチェック！
🔗 Tensor Network Based HOBO Solver, July 2024
🔗 テンソルネットワークを利用した量子インスパイアードHOBOのソルバー拡張について
より複雑な最適化問題をモデル化
HOBO（High Order Binary optimization）は通常のイジングモデルを自然に拡張し、より複雑な最適化問題をモデル化するため、エネルギー関数で３次以上の項を考慮してニ値変数を最適化するものです。HOBOの解法については直接解法と間接解法の両方がありますが、HOBOをQUBO（Quadratic Unconstrained Binary Optimization）に変換して解く手法は、面倒な計算が増え、時間が掛かってしまうことがあります。「HOBO tensor」は、HOBOを直接解くことができます。
※HUBO（Higher Order Unconstraint Binary Optimization）の内、ニ値変数が0と1を取る場合をHOBOと呼びます。量子スピンを想定して-1,1 を取るHUBO最適化は、量子化学の分野などでよく見られます。
■ 基本は無償でご利用いただけます
■ 有償でサポートも可能です
■ コンテナイメージでの配布も可能です ※有償
弊社でも、取扱窓口として承りますので
ご興味のある方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
今後、Torch Tytanにも実装予定！
新型ソルバの試作品、HOBOソルバ “hobotan” 機能限定でお試し利用が可能です。
🔗 https://github.com/ShoyaYasuda/hobotan
Torch Tytan とは
TYTANと共に利用可能な、PyTorchの関数を使い最適化問題を解くことができる
QUBOアニーリングのためのツールです。巨大なQUBOアニーリングが簡単にでき、
量子機械学習での活用に期待できます。
TYTAN ： さまざまな業務課題を効率化するためのQUBOソルバで、
細かい業務課題を柔軟に設計し最適化することができます。