論文の概要: Accuracy and Performance Evaluation of Quantum, Classical and Hybrid Solvers for the Max-Cut Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07460v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 12:28:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:35:51.553225
• Title: Accuracy and Performance Evaluation of Quantum, Classical and Hybrid Solvers for the Max-Cut Problem
• Title（参考訳）: Max-Cut問題に対する量子・古典・ハイブリッド解の精度と性能評価
• Authors: Jaka Vodeb, Vid Eržen, Timotej Hrga, Janez Povh,
• Abstract要約: 本稿では,NP-hard Max-Cut 問題と QUBO 問題に対する量子,古典,ハイブリッドの解法の性能について検討する。 我々は,新しい高速アニーリングD-Wave量子処理ユニット(QPU)とD-Wave Hybrid solverを,最先端の古典的アニーリングアルゴリズム(SA)と東芝のシミュレート分岐機(SBM)と比較した。 その結果,グローバルな最適解法が知られている小さなケースでは,ハイブリッドソルバとSAアルゴリズムが一貫してグローバルな最適解法を実現し,QPUを上回っていることがわかった。
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• Abstract: This paper investigates the performance of quantum, classical, and hybrid solvers on the NP-hard Max-Cut and QUBO problems, examining their solution quality relative to the global optima and their computational efficiency. We benchmark the new fast annealing D-Wave quantum processing unit (QPU) and D-Wave Hybrid solver against the state-of-the-art classical simulated annealing algorithm (SA) and Toshiba's simulated bifurcation machine (SBM). Our study leverages three datasets encompassing 139 instances of the Max-Cut problem with sizes ranging from 100 to 10,000 nodes. For instances below 251 nodes, global optima are known and reported, while for larger instances, we utilize the best-known solutions from the literature. Our findings reveal that for the smaller instances where the global optimum is known, the Hybrid solver and SA algorithm consistently achieve the global optimum, outperforming the QPU. For larger instances where global optima are unknown, we observe that the SBM and the slower variant of SA deliver competitive solution quality, while the Hybrid solver and the faster variant of SA performed noticeably worse. Although computing time varies due to differing underlying hardware, the Hybrid solver and the SBM demonstrate both efficient computation times, while for SA reduction in computation time can be achieved at the expense of solution quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,NP-hard Max-Cut 問題と QUBO 問題に対する量子,古典,ハイブリッドの解法の性能について検討し,その解の最適性とその計算効率について検討する。 我々は,新しい高速アニーリングD-Wave量子処理ユニット (QPU) とD-Wave Hybrid solver を,最先端の古典的アニーリングアルゴリズム (SA) と東芝のシミュレート分岐器 (SBM) と比較した。 本研究は,100ノードから10,000ノード規模のMax-Cut問題の129インスタンスを含む3つのデータセットを活用する。 251ノード以下のインスタンスでは、グローバルオプティマが知られ、報告され、大きなインスタンスでは、文献から最もよく知られたソリューションが利用される。 その結果,グローバルな最適解法が知られている小さなケースでは,ハイブリッドソルバとSAアルゴリズムが一貫してグローバルな最適解法を実現し,QPUを上回っていることがわかった。 グローバル最適値が不明な大規模の場合, SBM と SBM の低変量により, 競合解の質が向上する一方, ハイブリッド・ソルバとより高速な SA は著しく低下した。 計算時間はハードウェアの違いにより異なるが、Hybrid SolutionrとSBMはどちらも効率的な計算時間を示し、SAの削減はソリューションの品質を犠牲にして達成できる。

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