論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Multilevel Approach for Maximum Cuts on Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08815v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 23:54:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 19:12:04.635931
- Title: Hybrid Quantum-Classical Multilevel Approach for Maximum Cuts on Graphs
- Title（参考訳）: グラフ上の最大カットに対するハイブリッド量子古典的多レベルアプローチ
- Authors: `Anthony Angone, Xioayuan Liu, Ruslan Shaydulin, Ilya Safro
- Abstract要約: 我々は、Max-Cutの大規模インスタンスを解決するために、スケーラブルなハイブリッドマルチレベルアプローチを導入する。
フレームワークでのQAOAの使用は、古典的なアプローチに匹敵するものであることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7720089167719628
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Combinatorial optimization is one of the fields where near term quantum
devices are being utilized with hybrid quantum-classical algorithms to
demonstrate potentially practical applications of quantum computing. One of the
most well studied problems in combinatorial optimization is the Max-Cut
problem. The problem is also highly relevant to quantum and other types of
"post Moore" architectures due to its similarity with the Ising model and other
reasons. In this paper, we introduce a scalable hybrid multilevel approach to
solve large instances of Max-Cut using both classical only solvers and quantum
approximate optimization algorithm (QAOA). We compare the results of our solver
to existing state of the art large-scale Max-Cut solvers. We demonstrate
excellent performance of both classical and hybrid quantum-classical approaches
and show that using QAOA within our framework is comparable to classical
approaches.
- Abstract（参考訳）: 組合せ最適化(英: combinatorial optimization)は、近未来の量子デバイスがハイブリッド量子古典アルゴリズムを用いて量子コンピューティングの応用可能性を示す分野の一つである。
組合せ最適化における最もよく研究されている問題の1つは、最大カット問題である。
この問題はイジングモデルとの類似性やその他の理由から、量子および他のタイプの「ポストムーア」アーキテクチャにも強く関係している。
本稿では,古典的限定解法と量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)を用いて,大規模マックスカット問題を解くためのスケーラブルなハイブリッドマルチレベル手法を提案する。
我々は,解法と大規模マックス・クート解法の既存状態を比較した。
古典的およびハイブリッドな量子古典的アプローチの優れた性能を示し、我々のフレームワークにおけるQAOAの使用は古典的アプローチに匹敵することを示した。
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