양자 포톤 샘플링을 활용한 그래프 색칠 최적화

초록

본 논문은 Gaussian Boson Sampling(GBS)을 이용해 그래프 색칠 문제를 정수 계획 형태로 변환하고, 보완 그래프의 클리크 탐색을 통해 독립 집합을 찾는 새로운 양자‑클래식 하이브리드 알고리즘을 제안한다. Erdős‑Rényi 무작위 그래프와 스마트‑충전 응용 그래프에 대한 실험 결과, GBS 기반 휴리스틱이 기존 고전적 휴리스틱과 비교해 경쟁력 있는 색칠 해를 제공함을 보였다.

상세 분석

이 연구는 GBS가 그래프의 인접 행렬을 직접 인코딩할 수 있다는 점에 착안한다. GBS에서 샘플링된 포톤 패턴 s는 그래프 G의 부분 그래프 G