論文の概要: Qudit-inspired optimization for graph coloring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00792v2
• Date: Sun, 15 Dec 2024 15:01:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:49:59.871698
• Title: Qudit-inspired optimization for graph coloring
• Title（参考訳）: グラフカラー化のための量子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)に対する量子インスピレーション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,2つの最適化戦略をベンチマークする: 傾き勾配降下, ランダム状態の立方体開始, コスト関数の最小化のために勾配勾配勾配を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• 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, initiating qudits in random states and employing gradient descent to minimize a cost function, and qudit local quantum annealing, 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。 提案手法は, 局所量子アニール法を適用して, トラクタブル初期関数から問題固有コスト関数への断熱遷移を最適化する。 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。

関連論文リスト

• Using Differential Evolution to avoid local minima in Variational Quantum Algorithms [0.0]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子コンピューティングを利用する最も有望なNISQ時代のアルゴリズムの一つである。 本研究の目的は,局所的ミニマ問題や大理石高原問題の影響を回避・低減できる代替最適化手法を検討することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T20:31:06Z)
• Efficient Gradient Approximation Method for Constrained Bilevel Optimization [2.0305676256390934]
  大規模高次元データを用いたバイレベル最適化が開発されている。 本稿では凸と微分不可能な近似を伴う制約付き二値問題について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T19:34:56Z)
• Quadratic Unconstrained Binary Optimisation via Quantum-Inspired Annealing [58.720142291102135]
  本稿では,2次非制約二項最適化の事例に対する近似解を求める古典的アルゴリズムを提案する。 我々は、チューニング可能な硬さと植え付けソリューションを備えた大規模問題インスタンスに対して、我々のアプローチをベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T09:26:17Z)
• Avoiding local minima in Variational Quantum Algorithms with Neural Networks [0.0]
  変分量子アルゴリズムは、短期計算の先導パラダイムとして登場してきた。 本稿では,勾配景観問題の事例をベンチマークする2つのアルゴリズムを提案する。 提案手法は,コストランドスケープが短期量子コンピューティングアルゴリズムを改善するための実りある道であることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T07:07:28Z)
• Quantum variational optimization: The role of entanglement and problem hardness [0.0]
  本稿では, 絡み合いの役割, 変動量子回路の構造, 最適化問題の構造について検討する。 数値計算の結果,絡み合うゲートの分布を問題のトポロジに適応させる利点が示唆された。 リスク型コスト関数に条件値を適用することで最適化が向上し、最適解と重複する確率が増大することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T14:06:54Z)
• Zeroth-Order Hybrid Gradient Descent: Towards A Principled Black-Box Optimization Framework [100.36569795440889]
  この作業は、一階情報を必要としない零次最適化(ZO)の反復である。 座標重要度サンプリングにおける優雅な設計により,ZO最適化法は複雑度と関数クエリコストの両面において効率的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T17:29:58Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Cogradient Descent for Bilinear Optimization [124.45816011848096]
  双線形問題に対処するために、CoGDアルゴリズム(Cogradient Descent Algorithm)を導入する。 一方の変数は、他方の変数との結合関係を考慮し、同期勾配降下をもたらす。 本アルゴリズムは,空間的制約下での1変数の問題を解くために応用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T13:41:54Z)
• Convergence of adaptive algorithms for weakly convex constrained optimization [59.36386973876765]
  モローエンベロープの勾配のノルムに対して$mathcaltilde O(t-1/4)$収束率を証明する。 我々の分析では、最小バッチサイズが1ドル、定数が1位と2位のモーメントパラメータが1ドル、そしておそらくスムーズな最適化ドメインで機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:43:19Z)
• Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
  QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。 このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。 本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z)

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。