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MaxCut
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新的GNN编码器可实现图优化任务的可迁移模型
研究人员开发了一种新的图神经网络（GNN）编码器，该编码器利用GCON模块进行表达性消息传递和基于能量的无监督损失函数。该模型在单独训练时，在各种组合优化（CO）任务上表现出具有竞争力的性能。通过借鉴计算可约性文献的知识，研究人员提出了预训练和微调策略，实现了在MVC、MIS和MaxClique等任务之间以及包括MaxCut、MDS和图着色在内的多任务设置中的有效迁移学习。研究结果表明，学习图CO问题的通用表示是可行的，为神经CO领域…
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新框架对具有理论保证的MAXCUT聚类算法进行分析
本文介绍了一个新的框架，用于分析用于划分从两个亚高斯分布混合物中抽取的样本的三个算法——SDP1、BalancedSDP和谱聚类。研究人员为这些算法提供了统一的理论保证，表明只要定义的信噪比（SNR）足够高，即使在部分恢复的情况下，它们也能实现多项式错误分类率。此外，研究表明SDP1和BalancedSDP的错误分类误差随SNR呈指数衰减，当簇大小相等时，BalancedSDP无需显式去偏。
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新方法使用图神经网络将QAOA电路评估次数减少80%
研究人员开发了一种新颖的图条件信任区域方法，以减少量子近似优化算法（QAOA）所需的客观评估次数。该方法利用图神经网络预测QAOA角度，在定义的信任区域内指导局部优化器，并根据预测的不确定性调整评估预算。在MaxCut问题上的实验表明，电路评估次数从数百次显著减少到约45次，同时保持了可比的解决方案质量。