論文の概要: Proposal of method to solve a Traveling Salesman Problem using Variational Quantum Kolmogorov-Arnold Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22752v1
- Date: Fri, 26 Sep 2025 08:05:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:18.852204
- Title: Proposal of method to solve a Traveling Salesman Problem using Variational Quantum Kolmogorov-Arnold Network
- Title（参考訳）: 変動量子コルモゴロフ・アルノルドネットワークを用いたトラベリングセールスマン問題の解法の提案
- Authors: Hikaru Wakaura,
- Abstract要約: トラベルセールスマン問題(TSP)は、多くのグループが解決しようとしている最適化問題の1つである。
本稿では,変分量子コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(VQKAN)を用いた新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traveling salesman problems (TSP) are one of the well-known combinatorial optimization problems that many groups tackle to solve. This problem appears in many types of combinational optimization, such as scheduling, route optimization, and circuit optimization. However, this problem is NP-hard, as the number of combinations increases exponentially as the number of sites increases. Quantum Annealers and Adiabatic Quantum Computers are good at solving it, and universal quantum computers are limited by the number of qubits they have. Therefore, we propose a novel approach that solves it using a Variational Quantum Kolmogorov-Arnold network (VQKAN). Our approach requires a smaller number of qubits than the former approaches on quantum computers. We confirmed that our approach can optimize the paths on the graphs whose length of each path is time-dependent, partial.
- Abstract（参考訳）: トラベルセールスマン問題(TSP)は、多くのグループが解決に取り組んだよく知られた組合せ最適化問題の1つである。
この問題は、スケジューリング、経路最適化、回路最適化など、多くの種類の組合せ最適化に現れる。
しかし、この問題はNPハードであり、サイト数が増えるにつれて組み合わせの数が指数関数的に増加する。
Quantum AnnealersとAdiabatic Quantum Computersはそれを解くのが得意であり、普遍的な量子コンピュータは量子ビットの数によって制限される。
そこで本研究では,変分量子コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(VQKAN)を用いた新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、以前の量子コンピュータのアプローチよりも少ない量子ビットを必要とする。
提案手法は,各経路の長さが時間に依存した部分的なグラフ上の経路を最適化できることを確認した。
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