Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Hamiltonian Descent for Graph Partition

論文の概要: Quantum Hamiltonian Descent for Graph Partition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14696v1
Date: Fri, 22 Nov 2024 03:08:24 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-25 15:04:26.215320
Title: Quantum Hamiltonian Descent for Graph Partition
Title（参考訳）: グラフ分割のための量子ハミルトニアンDescent
Authors: Jinglei Cheng, Ruilin Zhou, Yuhang Gan, Chen Qian, Junyu Liu,
Abstract要約: グラフ分割問題の解法として量子ハミルトニアン Descent を導入する。我々はQHDの量子インスパイアされたダイナミクスを利用して最適なコミュニティ構造を同定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.652241553662327
License:
Abstract: We introduce Quantum Hamiltonian Descent as a novel approach to solve the graph partition problem. By reformulating graph partition as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem, we leverage QHD's quantum-inspired dynamics to identify optimal community structures. Our method implements a multi-level refinement strategy that alternates between QUBO formulation and QHD optimization to iteratively improve partition quality. Experimental results demonstrate that our QHD-based approach achieves superior modularity scores (up to 5.49\%) improvement with reduced computational overhead compared to traditional optimization methods. This work establishes QHD as an effective quantum-inspired framework for tackling graph partition challenges in large-scale networks.
Abstract（参考訳）: グラフ分割問題の解法として量子ハミルトニアン Descent を導入する。グラフ分割を擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題として再構成することにより、QHDの量子インスパイアされたダイナミクスを活用し、最適なコミュニティ構造を同定する。本手法は,QUBOの定式化とQHD最適化を交互に行い,分割品質を反復的に向上する多段階改良戦略を実装している。実験結果から,従来の最適化手法に比べて計算オーバーヘッドを低減し,QHDに基づく手法が優れたモジュラリティスコア(最大5.49 %)向上を実現することが示された。この研究は、大規模ネットワークにおけるグラフ分割問題に対処するための効果的な量子インスパイアされたフレームワークとして、QHDを確立している。

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