論文の概要: Solving the Independent Domination Problem by Quantum Approximate Optimization Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17227v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 17:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:28:25.974904
• Title: Solving the Independent Domination Problem by Quantum Approximate Optimization Algorithm
• Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムによる独立支配問題の解法
• Authors: Haoqian Pan, Changhong Lu,
• Abstract要約: 独立支配問題(IDP)は、様々な現実のシナリオにおいて実践的な意味を持つ。 IDPの既存の古典的アルゴリズムは計算の複雑さに悩まされている。 本稿では、IDPに対処するための量子近似最適化(QAOA)に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5919433278490629
• License:
• Abstract: In the wake of quantum computing advancements and quantum algorithmic progress, quantum algorithms are increasingly being employed to address a myriad of combinatorial optimization problems. Among these, the Independent Domination Problem (IDP), a derivative of the Domination Problem, has practical implications in various real-world scenarios. Despite this, existing classical algorithms for IDP are plagued by high computational complexity, and quantum algorithms have yet to tackle this challenge. This paper introduces a Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)-based approach to address the IDP. Utilizing IBM's qasm_simulator, we have demonstrated the efficacy of QAOA in solving IDP under specific parameter settings, with a computational complexity that surpasses that of classical methods. Our findings offer a novel avenue for the resolution of IDP.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの進歩と量子アルゴリズムの進歩により、多くの組合せ最適化問題に対処するために量子アルゴリズムがますます使われている。 これらのうち、独立支配問題(IDP)は、様々な現実のシナリオにおいて実践的な意味を持つ。 それにもかかわらず、IDPの既存の古典的アルゴリズムは高い計算複雑性に悩まされており、量子アルゴリズムはこの課題にまだ取り組んでいない。 本稿では、IDPに対処するための量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)に基づくアプローチを提案する。 IBM の qasm_simulator を用いて,古典的手法を超越した計算複雑性を持つパラメータ設定条件下で IDP を解く上で,QAOA の有効性を実証した。 以上の結果から,IDPの解決に向けた新たな道筋が示唆された。

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