Low-depth Clifford circuits approximately solve MaxCut
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a quantum-inspired approximation algorithm for MaxCut based on low-depth Clifford circuits. We start by showing that the solution unitaries found by the adaptive quantum approximation optimization algorithm (ADAPT-QAOA) for the MaxCut problem on weighted fully connected graphs are (almost) Clifford circuits. Motivated by this observation, we devise an approximation algorithm for MaxCut, ADAPT-Clifford, that searches through the Clifford manifold by combining a minimal set of generating elements of the Clifford group. Our algorithm finds an approximate solution of MaxCut on an <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><a:mi>N</a:mi></a:math>-vertex graph by building a depth <b:math xmlns:b="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><b:mrow><b:mi>O</b:mi><b:mo>(</b:mo><b:mi>N</b:mi><b:mo>)</b:mo></b:mrow></b:math> Clifford circuit. The algorithm has runtime complexity <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><c:mrow><c:mi>O</c:mi><c:mo>(</c:mo><c:msup><c:mi>N</c:mi><c:mn>2</c:mn></c:msup><c:mo>)</c:mo></c:mrow></c:math> and <d:math xmlns:d="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><d:mrow><d:mi>O</d:mi><d:mo>(</d:mo><d:msup><d:mi>N</d:mi><d:mn>3</d:mn></d:msup><d:mo>)</d:mo></d:mrow></d:math> for sparse and dense graphs, respectively, and space complexity <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><e:mrow><e:mi>O</e:mi><e:mo>(</e:mo><e:msup><e:mi>N</e:mi><e:mn>2</e:mn></e:msup><e:mo>)</e:mo></e:mrow></e:math>, with improved solution quality achieved at the expense of more demanding runtimes. We implement ADAPT-Clifford and characterize its performance on graphs with positive and signed weights. The case of signed weights is illustrated with the paradigmatic Sherrington-Kirkpatrick model, for which our algorithm finds solutions with ground-state mean energy density corresponding to <f:math xmlns:f="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><f:mrow><f:mo>∼</f:mo><f:mn>94</f:mn><f:mo>%</f:mo></f:mrow></f:math> of the Parisi value in the thermodynamic limit. The case of positive weights is investigated by comparing the cut found by ADAPT-Clifford with the cut found with the Goemans-Williamson (GW) algorithm. For both sparse and dense instances we provide copious evidence that, up to hundreds of nodes, ADAPT-Clifford finds cuts of lower energy than GW. Published by the American Physical Society 2024
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».