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Watts and Strogatz model
Watts and Strogatz model
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新的SSLD方法通过SDP预处理增强了图着色启发式算法
研究人员开发了一种名为SSLD（半定谱学习与DSATUR）的新方法，该方法增强了NP难图着色问题的DSATUR启发式算法。SSLD通过识别高质量的初始颜色类别来预处理图，使用半定规划，类似于计算Lovász theta数的方法。在DSATUR完成着色之前应用此预处理步骤，已证明在包括DIMACS、随机图和调度问题在内的各种基准实例中，其性能与DSATUR和朴素基线相当或更优。虽然SSLD比DSATUR慢得多，但它展示了SDP引导的预处…
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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。