論文の概要: MLQAOA: Graph Learning Accelerated Hybrid Quantum-Classical Multilevel QAOA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14399v3
• Date: Tue, 30 Apr 2024 23:05:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 11:09:15.431780
• Title: MLQAOA: Graph Learning Accelerated Hybrid Quantum-Classical Multilevel QAOA
• Title（参考訳）: MLQAOA: グラフ学習によるハイブリッド量子-古典的マルチレベルQAOA
• Authors: Bao Bach, Jose Falla, Ilya Safro,
• Abstract要約: 本稿では,大規模グラフ最大カットインスタンスに対処するため,スペクトルグラフ表現学習型アクセラレータを用いたマルチレベルアルゴリズムを提案する。 より高速な時間で高品質なソリューションを実現することにより,多段階のQAOAと,非常に大きなグラフに対する表現学習に基づくアプローチの可能性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7560883489000579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning the problem structure at multiple levels of coarseness to inform the decomposition-based hybrid quantum-classical combinatorial optimization solvers is a promising approach to scaling up variational approaches. We introduce a multilevel algorithm reinforced with the spectral graph representation learning-based accelerator to tackle large-scale graph maximum cut instances and fused with several versions of the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) and QAOA-inspired algorithms. The graph representation learning model utilizes the idea of QAOA variational parameters concentration and substantially improves the performance of QAOA. We demonstrate the potential of using multilevel QAOA and representation learning-based approaches on very large graphs by achieving high-quality solutions in a much faster time. Reproducibility: Our source code and results are available at https://github.com/bachbao/MLQAOA
• Abstract（参考訳）: 複数のレベルの粗度で問題構造を学習し、分解に基づくハイブリッド量子古典的組合せ最適化器を知らせることは、変分アプローチのスケールアップに有望なアプローチである。 スペクトルグラフ表現学習型加速器で強化されたマルチレベルアルゴリズムを導入し、大規模グラフの最大カットインスタンスに対処し、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)とQAOAにインスパイアされたアルゴリズムの複数バージョンを融合する。 グラフ表現学習モデルは,QAOA変動パラメータ濃度の考え方を利用して,QAOAの性能を大幅に向上させる。 より高速な時間で高品質なソリューションを実現することにより,多段階のQAOAと,非常に大きなグラフに対する表現学習に基づくアプローチの可能性を実証する。 再現性:私たちのソースコードと結果はhttps://github.com/bachbao/MLQAOAで公開されています。

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