論文の概要: A technical note for the 91-clauses SAT resolution with Indirect QAOA based approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00065v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 16:29:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 18:01:47.978729
• Title: A technical note for the 91-clauses SAT resolution with Indirect QAOA based approach
• Title（参考訳）: 間接QAOAに基づく91クロースSAT分解能に関する技術的考察
• Authors: Gerard Fleury and Philippe Lacomme
• Abstract要約: 本稿では,QAOAライクなアプローチを用いて,3-SAT問題の解決について述べる。 選択された原理は、3-SAT問題の解ランクをモデル化することであり、この場合、解を直接表現する。 これにより、ゲートがほとんどない非常にコンパクトな回路となり、大規模な3SAT問題のモデル化が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3923892290096644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the resolution of the 3-SAT problem using a QAOA-like approach. The chosen principle involves modeling the solution ranks of the 3-SAT problem, which, in this particular case, directly represent a solution. This results in a highly compact circuit with few gates, enabling the modeling of large-sized 3-SAT problems. Numerical experimentation demonstrates that the approach can solve instances composed of 91 clauses and 20 variables with an implementation based on Qiskit.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,QAOAライクなアプローチによる3SAT問題の解決について述べる。 選択された原理は、3-SAT問題の解ランクをモデル化することであり、この場合、解を直接表現する。 これにより、ゲートが少なくてコンパクトな回路となり、大規模な3SAT問題のモデル化が可能となる。 数値実験により、この手法はQiskitに基づく実装により91節と20変数からなるインスタンスを解くことができることを示した。

関連論文リスト

• Using an Evolutionary Algorithm to Create (MAX)-3SAT QUBOs [8.364707571011266]
  MAX-3SAT問題のQUBO表現を自動的に生成する進化的アルゴリズムを2つの手法を提案する。 得られたQUBOを500および1000クロース3SAT式で評価し,最先端のベースラインと競合する性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-15T11:41:13Z)
• Where the Really Hard Quadratic Assignment Problems Are: the QAP-SAT instances [0.0]
  二次割当問題 (QAP) は、進化的計算最適化の分野における主要な領域の1つである。 本稿では,QAPの相転移について検討し,問題の計算複雑性と充足可能性の劇的な変化と説明できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T08:56:30Z)
• A hybrid Quantum proposal to deal with 3-SAT problem [75.38606213726906]
  本稿では,3SAT問題を解くためのハイブリッド量子コンピューティング戦略について述べる。 この近似の性能は、量子コンピューティングの観点から3-SATを扱う際に、一連の代表的なシナリオで検証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T12:19:22Z)
• Amplitude amplification-inspired QAOA: Improving the success probability for solving 3SAT [55.78588835407174]
  振幅増幅アルゴリズムは、可変代入を満たすために非構造化探索に適用することができる。 Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)は、ノイズのある中間量子デバイスのための3SATを解くための有望な候補である。 振幅増幅によるQAOAの変種を導入し、3SATの成功確率を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T11:52:39Z)
• Solution of SAT Problems with the Adaptive-Bias Quantum Approximate Optimization Algorithm [4.03537866744963]
  適応バイアスQAOA(ab-QAOA)は3SAT問題のハード領域とMax-3-SAT問題のハード領域の性能を大幅に向上させることを示す。 我々の研究は、NISQデバイスにおける最適化問題に対する量子アドバンテージを実現するための道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T11:25:26Z)
• General Hamiltonian Representation of ML Detection Relying on the Quantum Approximate Optimization Algorithm [74.6114458993128]
  最適化問題を解くために考案された量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、既存のノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイス上で実行することができる。 我々は、QAOAを適切に適応させることにより、一般星座の最大可能性(ML)検出問題を解く。 特に、M-ary Gray-mapped Quarature amplitude modulation (MQAM) 星座では、同相成分をコードする特定の量子ビットと二次成分をコードする量子ビットが、興味のある量子系において独立であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T14:11:24Z)
• Machine Learning Methods in Solving the Boolean Satisfiability Problem [72.21206588430645]
  本論文は, Boolean satisfiability problem (SAT) を機械学習技術で解くことに関する最近の文献をレビューする。 ML-SATソルバを手作り特徴を持つナイーブ分類器からNeuroSATのような新たなエンド・ツー・エンドSATソルバまで,進化するML-SATソルバについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T05:14:12Z)
• Transformer-based Machine Learning for Fast SAT Solvers and Logic Synthesis [63.53283025435107]
  CNFベースのSATとMaxSATは論理合成と検証システムの中心である。 そこで本研究では,Transformerアーキテクチャから派生したワンショットモデルを用いて,MaxSAT問題の解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T04:47:35Z)
• Conditional gradient methods for stochastically constrained convex minimization [54.53786593679331]
  構造凸最適化問題に対する条件勾配に基づく2つの新しい解法を提案する。 私たちのフレームワークの最も重要な特徴は、各イテレーションで制約のサブセットだけが処理されることです。 提案アルゴリズムは, 条件勾配のステップとともに, 分散の低減と平滑化に頼り, 厳密な収束保証を伴っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T21:26:35Z)

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。