1Quantum Artificial Intelligence Laboratory（QuAIL）、NASA Ames Research Center、Moffett Field、CA 94035、USA
2USRA Research Institute for Advanced Computer Science（RIACS）、Mountain View、CA 94043、USA
3Berkeley Quantum Information and Computation Center、University of California、Berkeley、CA 94720、USA
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抽象
制約プログラミング（CP）は、制約の満足度と組み合わせ最適化の問題をモデル化して解決するために使用されるパラダイムです。 CPでは、問題は許容可能な解決策を説明する制約でモデル化され、論理的推論で拡張されたバックトラッキングツリー検索で解決されます。 この論文では、推論と検索の両方のレベルで、量子アルゴリズムがどのようにCPを加速できるかを示します。 既存の量子アルゴリズムを活用して、$ texttt {alldifferent} $グローバル制約の量子加速フィルタリングアルゴリズムを紹介し、同様の構造を持つグローバル制約の幅広いファミリへの適用性について説明します。 新規のハイブリッド古典量子バックトラッキング検索方法を含む、古典的および量子バックトラッキング検索スキームの両方に量子フィルタリングアルゴリズムを統合するためのフレームワークを提案します。 この研究は、CPが初期のフォールトトレラント量子コンピューター以降の有望な候補アプリケーションであることを示唆しています。
注目の画像：制約プログラミング（CP）では、論理的推論によって拡張されたバックトラッキングツリー検索で問題が解決されます。 量子アルゴリズムを使用して、ツリー内の各ノードで実行されている推論プロセスを高速化できます。 これらの量子推論アルゴリズムは、古典的、完全量子、または部分量子（上記）のバックトラッキングツリー検索スキーム内に統合できます。 部分的に量子バックトラッキングスキームは、ツリーのより小さなセクションのスピードアップをもたらします。これは、初期の、よりリソースに制約のある量子デバイスを対象としています。
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