論文の概要: Qudit inspired optimization for graph coloring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00792v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 16:19:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 03:26:39.110476
• Title: Qudit inspired optimization for graph coloring
• Title（参考訳）: グラフカラー化のためのQuditインスパイアされた最適化
• Authors: David Jansen, Timothy Heightman, Luke Mortimer, Ignacio Perito, Antonio Acín,
• Abstract要約: グラフ色問題(GCP)のための量子インスパイアされたアルゴリズムを提案する。 我々は、グラフ内のノードを表現し、d次元球面座標でパラメータ化した各キューディットを積状態に使用する。 我々は、QdGD(qudit gradient descent)、ランダムな状態におけるクォーディットの開始、コスト関数の最小化のために勾配降下を利用する2つの最適化戦略をベンチマークする。
• 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 introduce a quantum-inspired algorithm for Graph Coloring Problems (GCPs) that utilizes qudits in a product state, with each qudit representing a node in the graph and parameterized by d-dimensional spherical coordinates. We propose and benchmark two optimization strategies: qudit gradient descent (QdGD), initiating qudits in random states and employing gradient descent to minimize a cost function, and qudit local quantum annealing (QdLQA), which adapts the local quantum annealing method to optimize an adiabatic transition from a tractable initial function to a problem-specific cost function. Our approaches are benchmarked against established solutions for standard GCPs, showing that our methods not only rival but frequently surpass the performance of recent state-of-the-art algorithms in terms of solution quality and computational efficiency. The adaptability of our algorithm and its high-quality solutions, achieved with minimal computational resources, point to an advancement in the field of quantum-inspired optimization, with potential applications extending to a broad spectrum of optimization problems.
• Abstract（参考訳）: グラフ色問題(GCP)の量子インスパイアされたアルゴリズムを導入し,各キューディットはグラフ内のノードを表し,d次元球面座標でパラメータ化される。 そこで我々は,QdGD (qudit gradient descent) とQdGD (qudit Local quantum annealing) の2つの最適化手法を提案する。 我々の手法は、標準GCPの確立したソリューションに対してベンチマークを行い、我々の手法が競合するだけでなく、最近の最先端アルゴリズムの性能を、ソリューションの品質と計算効率の点で上回っていることを示す。 我々のアルゴリズムの適応性とその高品質なソリューションは、最小限の計算資源で達成され、量子インスパイアされた最適化の分野の進歩を示し、潜在的な応用は幅広い最適化問題にまで拡張された。

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