Max-Cut graph-driven quantum circuit design for planar spin glasses
Notice bibliographique
Résumé
Finding the ground state of geometrically frustrated spin systems is a challenging problem with broad implications. Many hard optimization problems, including NP-complete problems, can be mapped, for instance, to frustrated Ising models, where competing interactions produce rugged, spin glass like energy landscapes. The difficulty is particularly pronounced in the weak-field regime, where geometrical frustration dominates, and the spectral gap becomes exponentially small, making it hard to identify the true ground state. In this work, we consider planar frustrated lattices constructed from the triangular motif, the minimal unit of geometrical frustration. We present a graph-based approach that allows for accurate state initialization of a frustrated triangular spin lattice with up to 20 sites while avoiding barren plateaus. To optimize circuit efficiency and trainability, we employ a clustering strategy that organizes qubits into distinct groups based on the maximum cut technique, which divides the lattice into two maximally disconnected subsets. We provide evidence that this Max Cut based lattice division offers a robust framework for optimizing circuit design and effectively modeling frustrated systems at polynomial cost. All simulations are performed within the variational quantum eigensolver (VQE) formalism, the current paradigm for noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices, but can be extended beyond. Our results underscore the potential of hybrid quantum classical methods in addressing complex optimization problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».