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  1. 研究報告
  2. 量子ソフトウェア(QS)
  3. 2024
  4. 2024-QS-012

再帰的量子緩和による最大カット手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235057
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235057
863511f5-3fab-49c4-8d99-9710c450c5a7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-QS24012010.pdf IPSJ-QS24012010.pdf (1.0 MB)
 2026年6月20日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, QS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-06-20
タイトル
タイトル 再帰的量子緩和による最大カット手法
タイトル
言語 en
タイトル Recursive Quantum Relaxation for MAX-CUT Problem
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
株式会社豊田中央研究所/慶應義塾大学量子コンピューティングセンター
著者所属
株式会社豊田中央研究所/慶應義塾大学量子コンピューティングセンター
著者所属
東京大学工学部情報理工学系研究科/慶應義塾大学量子コンピューティングセンター
著者所属
慶應義塾大学物理情報工学科/慶應義塾大学量子コンピューティングセンター
著者所属(英)
en
Toyota Central R&D Labs., Inc. / Quantum Computing Center, Keio University
著者所属(英)
en
Toyota Central R&D Labs., Inc. / Quantum Computing Center, Keio University
著者所属(英)
en
Department of Computer Science, The University of Tokyo / Quantum Computing Center, Keio University
著者所属(英)
en
Department of Applied Physics and Physico-Informatics, Keio University / Quantum Computing Center, Keio University
著者名 近藤, 瑠歩

× 近藤, 瑠歩

近藤, 瑠歩

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佐藤, 勇気

× 佐藤, 勇気

佐藤, 勇気

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ルディー, レイモンド

× ルディー, レイモンド

ルディー, レイモンド

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山本, 直樹

× 山本, 直樹

山本, 直樹

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 最大カット問題を近似的に解く量子ヒューリスティックである Recursive QAOA と Quantum Random Access Optimization (QRAO) を組み合わせた新たな量子ヒューリスティックを提案した.また,提案法を含むこれらの手法がいずれも同一のフレームワークに統一できることを示した.テンソルネットワークを用いた数値実験を 800 ノードのグラフデータセットに対して実施したところ,Recursive QAOA,QRAO,古典近似アルゴリズムの Goemans-Williamson 法のいずれよりも提案手法の方が高いカット重みが得られた.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 We proposed a quantum algorithm for the MAX-CUT problem combining the existing two quantum heuristics, Recursive QAOA and Quantum Random Access Optimization. We also showed that all these methods including proposed can be unified into a framework that finds the binary solution that is most likely measured from the optimal quantum state. Experiments on standard benchmark graphs with several hundred nodes in the MAX-CUT problem, conducted in a fully classical manner using a tensor network technique, show that our proposed model outperforms the Goemans-Williamson method.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12894105
書誌情報 研究報告量子ソフトウェア(QS)

巻 2024-QS-12, 号 10, p. 1-6, 発行日 2024-06-20
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2435-6492
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:37:20.274652
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