論文の概要: Quantum-Assisted Graph Clustering and Quadratic Unconstrained D-ary Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02608v3
• Date: Mon, 22 Feb 2021 18:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-27 00:42:35.457572
• Title: Quantum-Assisted Graph Clustering and Quadratic Unconstrained D-ary Optimisation
• Title（参考訳）: 量子支援グラフクラスタリングと非拘束D-ary最適化
• Authors: Sayantan Pramanik, M Girish Chandra
• Abstract要約: 本稿では、量子アルゴリズムやより正確には量子支援アルゴリズムによる教師なしグラフクラスタリングについて検討する。 量子近似最適化アルゴリズムによる最大カットを解くためのキュート回路を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4653008985229616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Of late, we are witnessing spectacular developments in Quantum Information Processing with the availability of Noisy Intermediate-Scale Quantum devices of different architectures and various software development kits to work on quantum algorithms. Different problems, which are hard to solve by classical computation, but can be sped up (significantly in some cases) are also being populated. Leveraging these aspects, this paper examines unsupervised graph clustering by quantum algorithms or, more precisely, quantum-assisted algorithms. By carefully examining the two cluster Max-Cut problem within the framework of quantum Ising model, an extension has been worked out for max 3-cut with the identification of an appropriate Hamiltonian. Representative results, after carrying out extensive numerical evaluations, have been provided including a suggestion for possible futuristic implementation with qutrit devices. Further, extrapolation to more than 3 classes, which can be handled by qudits, of both annealer and gate-circuit varieties, has also been touched upon with some preliminary observations; quantum-assisted solving of Quadratic Unconstrained D-ary Optimisation is arrived at within this context. As an additional novelty, a qudit circuit to solve max-d cut through Quantum Approximate Optimization algorithm is systematically constructed.
• Abstract（参考訳）: 最近では、さまざまなアーキテクチャのノイズの多い中間スケールの量子デバイスと、量子アルゴリズムに取り組むためのさまざまなソフトウェア開発キットが利用可能になったことで、量子情報処理の壮大な発展を目の当たりにしています。 古典的な計算では解くのが難しいが、(いくつかの場合において顕著に)スプレッドアップできる問題も多数存在する。 本稿では,量子アルゴリズムや,より正確には量子支援アルゴリズムによる教師なしグラフクラスタリングについて検討する。 量子イジングモデルの枠組みにおける2つのクラスターmaxカット問題を慎重に検討することにより、適切なハミルトニアンを同定したmax 3-cutの拡張が検討されている。 広範な数値評価を行った結果,qutritデバイスを用いた未来的実装の可能性に関する提案など,代表的な結果が得られた。 さらに、3種類以上のクラスへの外挿は、アニールおよびゲート回路の変種の両方で四重項で処理できるが、いくつかの予備的な観測で触れられている。 さらに、量子近似最適化アルゴリズムによるmax-dカットを解決するqudit回路を体系的に構築する。

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