論文の概要: Community detection by simulated bifurcation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00075v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 07:18:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 20:43:23.867251
• Title: Community detection by simulated bifurcation
• Title（参考訳）: 擬似分岐によるコミュニティ検出
• Authors: Wei Li, Yi-Lun Du, Nan Su, Konrad Tywoniuk, Kyle Godbey, Horst Stöcker,
• Abstract要約: コミュニティ検出は、複雑なネットワーク理論、輸送、スマートパワーグリッドといった様々な分野の応用においてよく知られたNPハード最適化問題である。 本研究では,Simulated Bifurcation (SB) を用いたコミュニティ検出手法を提案する。 実験により,SBはZacharyのKarate ClubやIEEE 33バスシステムなどのベンチマークネットワークにおいて,コミュニティ構造を効果的に識別することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.378891732352727
• License:
• Abstract: Community detection, also known as graph partitioning, is a well-known NP-hard combinatorial optimization problem with applications in diverse fields such as complex network theory, transportation, and smart power grids. The problem's solution space grows drastically with the number of vertices and subgroups, making efficient algorithms crucial. In recent years, quantum computing has emerged as a promising approach to tackling NP-hard problems. This study explores the use of a quantum-inspired algorithm, Simulated Bifurcation (SB), for community detection. Modularity is employed as both the objective function and a metric to evaluate the solutions. The community detection problem is formulated as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem, enabling seamless integration with the SB algorithm. Experimental results demonstrate that SB effectively identifies community structures in benchmark networks such as Zachary's Karate Club and the IEEE 33-bus system. Remarkably, SB achieved the highest modularity, matching the performance of Fujitsu's Digital Annealer, while surpassing results obtained from two quantum machines, D-Wave and IBM. These findings highlight the potential of Simulated Bifurcation as a powerful tool for solving community detection problems.
• Abstract（参考訳）: グラフパーティショニング(グラフパーティショニング、英: graph partitioning)は、複雑なネットワーク理論、輸送、スマートパワーグリッドなどの様々な分野の応用においてよく知られたNPハード組合せ最適化問題である。 問題の解空間は頂点数や部分群の数とともに大幅に増加し、効率的なアルゴリズムが不可欠となる。 近年、NPハード問題に取り組むための有望なアプローチとして量子コンピューティングが出現している。 本研究では,Simulated Bifurcation (SB) を用いたコミュニティ検出手法を提案する。 モジュラリティは、解を評価するための客観的関数と計量の両方として用いられる。 コミュニティ検出問題は、擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題として定式化され、SBアルゴリズムとのシームレスな統合を可能にする。 実験により,SBはZacharyのKarate ClubやIEEE 33-busシステムなどのベンチマークネットワークにおいて,コミュニティ構造を効果的に識別することを示した。 注目すべきことに、SBはFujitsuのDigital Annealerのパフォーマンスに匹敵し、D-WaveとIBMの2つの量子マシンの結果を上回った。 これらの知見は,コミュニティ検出問題を解決する強力なツールとしてシミュレート・バイファーケーションの可能性を浮き彫りにした。

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