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Quantum Information Processing

Solving MaxCut with quantum imaginary time evolution

  • 01.07.2023
  • Regular Article
Erschienen in:
Verfasst von
Rizwanul Alam
George Siopsis
Rebekah Herrman
James Ostrowski
Phillip C. Lotshaw
Travis S. Humble
Erschienen in
Quantum Information Processing | Ausgabe 7/2023

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Abstract

Der Artikel stellt eine Methode zur Lösung des MaxCut-Problems unter Verwendung der quantenimaginären Zeitentwicklung (QITE) vor, die das System effektiv auf seinen Grundzustand kühlt. Anders als der weithin untersuchte Quantenannäherungsoptimierungsalgorithmus (QAOA) erfordert QITE keine Variationsoptimierung und kann mit einem linearen Ansatz umgesetzt werden, der keine Verschränkungen vorsieht. Die Methode wurde auf Graphen mit bis zu fünfzig Scheitelpunkten getestet, die eine bemerkenswerte Leistung bei einer durchschnittlichen Lösungsqualität von 93% oder besser zeigten. Die Effizienz und das Potenzial des Algorithmus für Quantenvorteile in größeren Diagrammen machen ihn zu einem vielversprechenden Ansatz für kombinatorische Optimierungsprobleme.
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Titel
Solving MaxCut with quantum imaginary time evolution
Verfasst von
Rizwanul Alam
George Siopsis
Rebekah Herrman
James Ostrowski
Phillip C. Lotshaw
Travis S. Humble
Publikationsdatum
01.07.2023
Verlag
Springer US
Erschienen in
Quantum Information Processing / Ausgabe 7/2023
Print ISSN: 1570-0755
Elektronische ISSN: 1573-1332
DOI
https://doi.org/10.1007/s11128-023-04045-7
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