1गणित और कंप्यूटर विज्ञान प्रभाग, Argonne National Laboratory, 9700 S. Cass Ave., लेमोंट, IL 60439
2एडवर्ड पी. फिट्स डिपार्टमेंट ऑफ इंडस्ट्रियल एंड सिस्टम्स इंजीनियरिंग, नॉर्थ कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी, 915 पार्टनर्स वे, रैले, एनसी 27601
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सार
विविधतापूर्ण क्वांटम एल्गोरिदम, जो शोरगुल मध्यवर्ती-पैमाने की क्वांटम सेटिंग में प्रमुखता से बढ़े हैं, शास्त्रीय हार्डवेयर पर स्टोचैस्टिक ऑप्टिमाइज़र के कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है। तिथि करने के लिए, अधिकांश शोधों ने स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट पुनरावृत्ति के आधार पर एल्गोरिदम को स्टोचैस्टिक शास्त्रीय अनुकूलक के रूप में नियोजित किया है। इस कार्य में हम इसके बजाय स्टोचैस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम का उपयोग करने का प्रस्ताव करते हैं जो शास्त्रीय नियतात्मक एल्गोरिदम की गतिशीलता का अनुकरण करने वाली स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का उत्पादन करते हैं। यह दृष्टिकोण अधिक प्रति-पुनरावृत्ति नमूना (शॉट) जटिलताओं की कीमत पर सैद्धांतिक रूप से बेहतर सबसे खराब स्थिति पुनरावृत्ति जटिलताओं के साथ तरीकों में परिणाम देता है। हम सैद्धांतिक और अनुभवजन्य दोनों तरह से इस ट्रेड-ऑफ की जांच करते हैं और निष्कर्ष निकालते हैं कि स्टोचैस्टिक ऑप्टिमाइज़र की पसंद के लिए वरीयताएँ स्पष्ट रूप से विलंबता और शॉट निष्पादन समय दोनों के कार्य पर निर्भर होनी चाहिए।
लोकप्रिय सारांश
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► संदर्भ
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द्वारा उद्धृत
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