論文の概要: Quantum Computing Dataset of Maximum Independent Set Problem on King's
Lattice of over Hundred Rydberg Atoms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13803v1
- Date: Thu, 23 Nov 2023 04:28:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 00:29:59.025208
- Title: Quantum Computing Dataset of Maximum Independent Set Problem on King's
Lattice of over Hundred Rydberg Atoms
- Title（参考訳）: 数百以上のRydberg原子のキング格子上の最大独立集合問題の量子計算データセット
- Authors: Kangheun Kim, Minhyuk Kim, Juyoung Park, Andrew Byun, Jaewook Ahn
- Abstract要約: 大規模グラフの最大独立集合(MIS)を見つけることは、古典計算では効率的に解けない非決定論的時間(NP)完全問題である。
ここでは、キングス格子上にランダムに配置された最大141個の原子のMIS問題を解決するために、ライドバーグ原子実験の断熱計算データについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40498500266986387
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Finding the maximum independent set (MIS) of a large-size graph is a
nondeterministic polynomial-time (NP)-complete problem not efficiently solvable
with classical computations. Here, we present a set of quantum adiabatic
computing data of Rydberg-atom experiments performed to solve the MIS problem
of up to 141 atoms randomly arranged on the King's lattice. A total of 582,916
events of Rydberg-atom measurements are collected for experimental MIS
solutions of 733,853 different graphs. We provide the raw image data along with
the entire binary determinations of the measured many-body ground states and
the classified graph data, to offer bench-mark testing and advanced data-driven
analyses for validation of the performance and system improvements of the
Rydberg-atom approach.
- Abstract（参考訳）: 大規模グラフの最大独立集合(MIS)を見つけることは、古典計算では効率的に解けない非決定論的多項式時間(NP)完全問題である。
ここでは、キングス格子上にランダムに配置された最大141個の原子のMIS問題を解決するために、ライドバーグ原子実験の量子断熱計算データについて述べる。
733,853の異なるグラフのMIS溶液に対して、Rydberg-atom測定の合計582,916の事象が収集された。
実画像データと、測定された多体基底状態と分類されたグラフデータの全二値決定を行い、ベンチマーク試験と高度なデータ駆動分析により、Rydberg-atomアプローチの性能とシステム改善の検証を行う。
関連論文リスト
- Dataless Quadratic Neural Networks for the Maximum Independent Set Problem [23.643727259409744]
pCQO-MISはエッジ数ではなくグラフ内のノード数でスケールすることを示す。
提案手法は,分散の排除,サンプリング,データ中心のアプローチを回避する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-27T21:12:48Z) - An Analysis of Quantum Annealing Algorithms for Solving the Maximum Clique Problem [49.1574468325115]
我々は、QUBO問題として表されるグラフ上の最大傾きを見つける量子D波アンナーの能力を解析する。
本稿では, 相補的な最大独立集合問題に対する分解アルゴリズムと, ノード数, 傾き数, 密度, 接続率, 解サイズの他のノード数に対する比を制御するグラフ生成アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T04:40:05Z) - Rydberg-atom graphs for quadratic unconstrained binary optimization
problems [0.3562485774739681]
本稿では,Rydbergatom グラフを用いて2次非制約二元最適化問題を効果的に解く方法を示す。
ライドバーグ-原子グラフ(英: Rydberg-atom graph)は、プログラム可能な光ツイーザーによって促進される数学的グラフへの中性原子の構成である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-26T11:22:38Z) - Hardness of the Maximum Independent Set Problem on Unit-Disk Graphs and
Prospects for Quantum Speedups [9.927706464212168]
ライドバーグ原子配列は量子スピードアップの実証において主要な候補の一つである。
古典的解法を幅広く含む単位ディスクグラフ上での最大独立集合問題について検討する。
Union-Jackのような接続性を持つ準平面インスタンスは、最大数千のノードを数分で最適に処理できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-18T17:16:42Z) - Exploring the impact of graph locality for the resolution of MIS with
neutral atom devices [0.755972004983746]
グラフのより複雑なクラスを埋め込むために3Dアレンジメントを用いた最近の進歩の上に構築する。
本稿では,量子コンピュータ上での難しい問題に対処するための重要なステップを示す実験的,理論的結果について報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T08:53:16Z) - Uncertainty in Extreme Multi-label Classification [81.14232824864787]
eXtreme Multi-label Classification (XMC)は、Webスケールの機械学習アプリケーションにおいて、ビッグデータの時代において不可欠なタスクである。
本稿では,確率的アンサンブルに基づく木系XMCモデルの一般的な不確実性定量化手法について検討する。
特に,XMCにおけるラベルレベルおよびインスタンスレベルの不確実性を解析し,ビームサーチに基づく一般的な近似フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-18T20:54:33Z) - MAgNet: Mesh Agnostic Neural PDE Solver [68.8204255655161]
気候予測は、流体シミュレーションにおける全ての乱流スケールを解決するために、微細な時間分解能を必要とする。
現在の数値モデル解法 PDEs on grids that too coarse (3km～200km on each side)
本研究では,空間的位置問合せが与えられたPDEの空間的連続解を予測する新しいアーキテクチャを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-11T14:52:20Z) - Complexity-Theoretic Limitations on Quantum Algorithms for Topological
Data Analysis [59.545114016224254]
トポロジカルデータ解析のための量子アルゴリズムは、古典的手法よりも指数関数的に有利である。
我々は、量子コンピュータにおいても、TDA(ベッチ数の推定)の中心的なタスクが難解であることを示します。
我々は、入力データが単純さの仕様として与えられると、指数的量子優位性を取り戻すことができると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-28T17:53:25Z) - Quantum optimization with arbitrary connectivity using Rydberg atom
arrays [0.0]
元の問題から明示的な写像を構築することにより、Rydberg配列に効率的にエンコードできる問題のクラスを拡張する。
任意の接続を持つグラフ上の最大重み付き独立集合、任意の接続または制限された接続を持つ2次非制約バイナリ最適化問題、整数分解など、いくつかの例を分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-08T18:00:00Z) - Partial Counterfactual Identification from Observational and
Experimental Data [83.798237968683]
観測データと実験データの任意の組み合わせから最適境界を近似する有効なモンテカルロアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、合成および実世界のデータセットに基づいて広範囲に検証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-12T02:21:30Z) - Sketch and Scale: Geo-distributed tSNE and UMAP [75.44887265789056]
地理的に分散したデータセット上で機械学習分析を実行することは、急速に発生する問題である。
私たちはSketch and Scale(SnS)という新しいフレームワークを紹介します。
これはCount Sketchデータ構造を利用して、エッジノード上のデータを圧縮し、マスターノード上の縮小サイズスケッチを集約し、サマリ上でバニラtSNEまたはUMAPを実行する。
我々は、この技術が完全に並列で、線形に時間にスケールし、メモリに対数的に分散し、通信し、世界中の複数のデータセンターにまたがる数百万、数十億のデータポイントでデータセットを解析できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-11T22:32:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。