論文の概要: Discrete-time quantum walk on complex networks for community detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13104v1
• Date: Wed, 27 May 2020 00:43:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 05:21:34.664581
• Title: Discrete-time quantum walk on complex networks for community detection
• Title（参考訳）: コミュニティ検出のための複素ネットワーク上の離散時間量子ウォーク
• Authors: Kanae Mukai and Naomichi Hatano
• Abstract要約: フーリエコインを用いた量子ウォークは、初期ノードが属するコミュニティに局在していることを示す。 同じネットワーク上の古典的ランダムウォークの確率は、一般に緩和時間で一様分布に収束する。 本手法を,ザカリーの空手クラブとアメリカ空港ネットワークの2つの実世界ネットワークに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We define the discrete-time quantum walk on complex networks and utilize it for community detection. We numerically show that the quantum walk with the Fourier coin is localized in a community to which the initial node belongs. Meanwhile, the quantum walk with the Grover coin tends to be localized around the initial node, not over a community. The probability of the classical random walk on the same network converges to the uniform distribution with a relaxation time generally a priori. We thus claim that the time average of the probability of the Fourier-coin quantum walk on complex networks reveals the community structure more explicitly than that of the Grover-coin quantum walk and a snapshot of the classical random walk. We first demonstrate our method of community detection for a prototypical three-community network, producing the correct grouping. We then apply our method to two real-world networks, namely Zachary's karate club and the US Airport network. We successfully reveals the community structure, the two communities of the instructor and the administrator in the former and major airline companies in the latter.
• Abstract（参考訳）: 複雑なネットワーク上での離散時間量子ウォークを定義し,コミュニティ検出に利用する。 フーリエコインを用いた量子ウォークが初期ノードが属するコミュニティに局所化されていることを数値的に示す。 一方、グローバーのコインによる量子ウォークは、コミュニティ上ではなく、初期ノードの周りに局在する傾向がある。 同じネットワーク上の古典的なランダムウォークの確率は、一般に緩和時間を伴う一様分布に収束する。 したがって、複素ネットワーク上のフーリエコイン量子ウォークの確率の時間平均は、グローバーコイン量子ウォークと古典的なランダムウォークのスナップショットよりも明確にコミュニティ構造を明らかにしていると主張する。 本研究は,まず,先駆的な3コミュニティネットワークにおけるコミュニティ検出手法を実証し,適切なグループ化を実現する。 次に,Zachary's Kara ClubとUS Airport Networkの2つの実世界のネットワークに適用する。 我々は,前及び主要航空会社のコミュニティ構造,インストラクターと管理者の2つのコミュニティを明らかにすることに成功している。

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