Адиабатические вычисления в экономике знаний
Отзывы
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)


Всего просмотров
2198


Скачивания
607
УДК
33 Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки
Дата выпуска
20.11.2018
Год выпуска
2018
Адиабатические вычисления в экономике знаний
Аннотация
Рассматривается возможность приведения характерных для экономики знаний оптимизационных задач с булевскими переменными к форме, удобной для решения методом квантового отжига, то есть к задаче минимизации целевой функции Изинга без ограничений. Приведение к требуемой форме означает замену всех ограничений штрафными функция-ми, содержащими только линейные и квадратичные члены. К такой форме приводится типичная для экономики знаний задача оптимизации, содержащая балансовые ограничения с операцией максимума вместо обычного сложения. Содержательно это означает возможность использовать однажды полученное знание сколько угодно раз, при этом повторно полученное знание ничего не добавляет к уже имеющемуся. Предлагаемый подход в принципе позволяет свести задачу к форме, удобной для компьютеров серии D-Wave – ре-ально работающих квантовых компьютеров, использующих метод квантового отжига.
Об авторах
Козырев Анатолий Николаевич
руководитель научного направления
ЦЭМИ РАН
Библиография

1. Данилов В.И., Кошевой Г., Сотсков А.И., 2003. Экономическое равновесие на рынке интеллектуальных продуктов // Экономика и математические методы, т. 29, № 4, 2003 г. с. 606—616.

2. Козырев А.Н., 1999. Алгебраические свойства информации и рынок // Научно-техническая информация, сер. 1, – №5 – 1999, с.15-20

3. Козырев А.Н. (2011) Моделирование НТП, упорядоченность и цифровая экономика// Экономика и математические методы, т. 47, № 4, 2011. – с.131-142

4. Макаров В.Л., 1973. Баланс научных разработок и алгоритм его решения // Сб.ст. Оптимизация, Новосибирск, 1973, вып.11(28), С.37-45

5. Application of quantum annealing to training of deep neural networks. arXiv:1510.06356, 18 pages. DOI:10.1103/RevModPhys.90.015002

6. Arrow, K. J., 1962. Economic welfare and the allocation of resources for invention. The Rate and Direction of Inventive Activity: Economic and So-cial Factors. Princeton University Press, Princeton NJ, 609–625.

7. Ba, S., Stallaert, J., 2001. Whinston A.B., Optimal Investment in Knowledge Within a Firm Using a Market Mechanism// Management Science, 2001, 47(9), 1203-1219. Phys. Rev. Lett. 111, 130505.

8. Bian, Z., Chudak, F., Israel, R., Lackey, B., Macready, W.G., Roy, A., 2014. Discrete optimization using quantum annealing on sparse Ising models. Front. Phys. 2 Article 56.

9. , S., Ronnow, T.F., Isakov, S.V., Wang, Z. Wecker, D. Lidar, D.A., Martinis, J.M., Troyer, M. 2014. Evidence for quantum annealing with more than one hundred qubits. Nature Physics 10, 218-224. DOI: 10.1038/nphys2900

10. Henderson, M. Novak, J., Cook, T. 2018. Leveraging adiabatic quantum computation for election forecasting. arXiv:1802.00069

11. A comparison of approaches for finding minimum identifying codes on graphs. Quantum Inf. Process. 15, 1827-1848.

12. Johnson, M.W. et al., 2011. Quantum annealing with manufactured spins. Nature 473, 194-198. DOI: 10.1038/nature10012

13. Karimi, K., Dickson, N.G., Hamze, F., Amin, M.H.S., Drew-Brook, M., Chudak, F. A., Bunyk, P. I., Macready, W. G. Rose, G., 2012. Investigating the performance of an adiabatic quantum optimization processor. Quantum Inf. Process. 11, 77-88.

14. Lucas, A., 2014. Ising formulations of many NP problems. Front. Phys. 2 Article 5, 15 pages. DOI:10.3389/fphy.2014.00005

15. Martin-Mayor V., Hen, I. 2015. Unraveling quantum annealers using classical hardness. Scientific Reports 5, 15324.

16. Experimental evaluation of an adiabatic quantum system for combinatorial optimization, Proceedings of the ACM International Conference on Computing Frontiers, Article No. 23, ACM Press. DOI:10.1145/2482767.2482797

17. McGeoch, C.C. 2014. Adiabatic Quantum Computation and Quantum Annealing: Theory and Practice, Morgan & Claypool.

18. Error-corrected quantum annealing with hundreds of qubits. Nature Communications 5, Article No. 3243.

19. Santoro, G. E., Tosatti, E. 2006. Optimization using quantum mechanics: http://www.dwavesys.com/sites/default/files/weightedmaxsat_v2.pdf

Полная версия доступна только подписчикам
Подпишитесь прямо сейчас