論文の概要: A QUBO Formulation for the Generalized LinkedIn Queens and Takuzu/Tango Game
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06429v2
- Date: Sat, 14 Dec 2024 23:16:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:48:56.818823
- Title: A QUBO Formulation for the Generalized LinkedIn Queens and Takuzu/Tango Game
- Title（参考訳）: 一般化LinkedIn QueensとTakuzu/TangoゲームのためのQUBO定式化
- Authors: Alejandro Mata Ali, Edgar Mencia,
- Abstract要約: 本稿では、LinkedIn Queens ゲームの一連の一般化を解決するために設計された QUBO の定式化について述べる。
この定式化は、テンツ・アンド・ツリー (Tents & Trees) のような、問題のいくつかの特定のケースに適応する。
また,カラーチェスピース問題 (Coloured Chess Piece Problem) とマックスチェスピース問題 (Max Chess Pieces Problem) という2種類の新しい問題を,対応するQUBOの定式化とともに提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
- License:
- Abstract: In this paper, we present a QUBO formulation designed to solve a series of generalisations of the LinkedIn queens game, a version of the N-queens problem, for the Takuzu game (or Binairo), for the most recent LinkedIn game, Tango, and for its generalizations. We adapt this formulation for several particular cases of the problem, as Tents & Trees, by trying to optimise the number of variables and interactions, improving the possibility of applying it on quantum hardware by means of Quantum Annealing or the Quantum Approximated Optimization Algorithm (QAOA). We also present two new types of problems, the Coloured Chess Piece Problem and the Max Chess Pieces Problem, with their corresponding QUBO formulations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,最新のLinkedInゲームであるTangoに対するTakuzuゲーム(またはBinairo)のN-queens問題のバージョンであるLinkedIn Queensゲームの一連の一般化を解くために設計されたQUBOの定式化と,その一般化について述べる。
本稿では,量子アニーリングや量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて,変数数と相互作用数を最適化し,量子ハードウェアに適用する可能性を向上させることにより,この問題の特定の事例に対して,この定式化を適用する。
また,カラーチェスピース問題 (Coloured Chess Piece Problem) とマックスチェスピース問題 (Max Chess Pieces Problem) という2種類の新しい問題を,対応するQUBOの定式化とともに提示する。
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