論文の概要: Near-Term Quantum-Computing-Inspired Sampling for Community Detection in Low-Modularity Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03864v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 03:49:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 14:26:26.315953
• Title: Near-Term Quantum-Computing-Inspired Sampling for Community Detection in Low-Modularity Graphs
• Title（参考訳）: 低モジュラリティグラフにおけるコミュニティ検出のための近距離量子コンピュータインスパイアされたサンプリング
• Authors: Joseph Geraci, Luca Pani,
• Abstract要約: 非古典的サンプリング技術を利用した量子インスピレーション型コミュニティ検出アルゴリズムを提案する。 古典的手法に対するモジュラリティQの15～25%の利得を示す。 その結果、量子インスピレーションによるサンプリングは、低モジュラリティ状態におけるコミュニティ検出を著しく向上させることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Low modularity networks (Q < 0.2) challenge classical community detection algorithms, which get trapped in local optima. We introduce quantum inspired community detection algorithms leveraging non classical sampling techniques to escape modularity optimization plateaus. Using distributions inspired by quantum phenomena including Porter Thomas distributions, Haar random states, and hyperuniform point processes, our approach generates diverse high quality partitions that improve modularity on difficult low Q graphs. We demonstrate 15 to 25% gains in modularity Q over classical methods (Louvain, Leiden). We define a "Modularity Recovery Gap" (MRG), the increase in Q achieved by quantum inspired refinement, and show this serves as a powerful anomaly detection signal. In experiments on high modularity networks (CTU 13 botnet traffic), MRG is near zero, confirming our method doesn't inflate modularity when no hidden structure exists. Results suggest quantum inspired sampling substantially enhances community detection in low modularity regimes, with applications in cybersecurity (stealthy APT/botnet detection), financial contagion modeling, disrupted supply chains, diseased brain connectomes, and crisis era social media analysis. Our refinements expand the search space of algorithms like Leiden without altering the graph, revealing partitions classical heuristics miss. While such partitions need not represent ground truth communities, they illustrate how near term quantum sampling can reshape optimization landscapes and enhance sensitivity to weak structure.
• Abstract（参考訳）: 低モジュラリティネットワーク (Q < 0.2) は、古典的なコミュニティ検出アルゴリズムに挑戦する。 非古典的なサンプリング手法を利用してモジュラリティ最適化高原から逃れる量子インスピレーション型コミュニティ検出アルゴリズムを提案する。 ポーター・トーマス分布、ハールランダム状態、超一様点過程などの量子現象にインスパイアされた分布を用いて、我々は困難で低Qグラフ上のモジュラリティを改善する様々な高品質な分割を生成する。 古典的方法 (Louvain, Leiden) に対するモジュラリティ Q の15から25%の利得を示す。 我々は、量子インスパイアされた洗練によって達成されるQの増加である「モジュラーリカバリギャップ」(MRG)を定義し、これは強力な異常検出信号として機能することを示す。 高モジュラリティネットワーク(CTU 13ボットネットトラフィック)の実験では、MRGはゼロに近いため、隠れた構造が存在しない場合、我々の手法はモジュラリティを低下させない。 その結果、量子インスピレーションによるサンプリングは、サイバーセキュリティ(盗聴型APT/ボットネット検出)、金融汚染モデリング、サプライチェーンの破壊、脳のコネクトームの病気、危機時代のソーシャルメディア分析など、低モジュール性体制におけるコミュニティ検出を著しく向上させることが示唆された。 我々の改良は、グラフを変更することなくライデンのようなアルゴリズムの検索空間を広げ、古典的ヒューリスティックが見逃す分割を明らかにします。 このような分割は、基礎的な真理のコミュニティを表現する必要はないが、量子サンプリングが最適化の風景をいかに形作り、弱い構造に対する感度を高めるかを説明する。

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