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n개의 정점과 m개의 엣지를 가진 비방향성, 비가중 그래프가 주어졌을 때, 최대 절단 문제는 n개의 정점을 서로소의 부분 집합 V1과 V2로 나누는_partition을 찾는 것으로, 두 부분 집합 사이의 엣지 수가 가능한 한 많도록 하는 것이다. 고전적으로 이는 NP-완전 문제로, 회로 레이아웃 설계, 통계 물리학, 컴퓨터 비전, 기계 학습 및 네트워크 과학에서 클러스터링에 이르기까지 다양한 응용 가능성을 가진다. 본 논문에서는 어떤 그래프 G에 대해서도 최대 절단 문제를 해결하기 위한 생체 분자 알고리즘과 양자 알고리즘을 제안한다. 양자 알고리즘은 생체 분자 알고리즘에서 영감을 받았으며, 고전적인 알고리즘에 비해 제곱의 속도 향상을 제공하며, 시간적 및 공간적 복잡성은 각각 O(2n/r) 및 O(m2)로 감소한다. NP-완전 문제에 대한 오라클 관련 양자 알고리즘에 관하여, 본 알고리즘을 최적의 알고리즘으로 확인한다. 또한 제안된 알고리즘의 실현 가능성을 정당화하기 위해, IBM의 양자 시뮬레이터에서 실험을 수행하여, 3개의 정점과 2개의 엣지를 가진 그래프에 대한 전형적인 최대 절단 문제를 성공적으로 해결한다.
Chang et al. (Thu,)는 이 질문을 연구했다.