Jonas Stein - Academia.edu (original) (raw)

Papers by Jonas Stein

arXiv (Cornell University), 2023

arXiv (Cornell University), Jun 28, 2022

arXiv (Cornell University), Dec 30, 2022

The analysis of network structure is essential to many scientific areas, ranging from biology to ... more The analysis of network structure is essential to many scientific areas, ranging from biology to sociology. As the computational task of clustering these networks into partitions, i.e., solving the community detection problem, is generally NPhard, heuristic solutions are indispensable. The exploration of expedient heuristics has led to the development of particularly promising approaches in the emerging technology of quantum computing. Motivated by the substantial hardware demands for all established quantum community detection approaches, we introduce a novel QUBO based approach that only needs numberof-nodes many qubits and is represented by a QUBO-matrix as sparse as the input graph's adjacency matrix. The substantial improvement on the sparsity of the QUBO-matrix, which is typically very dense in related work, is achieved through the novel concept of separation-nodes. Instead of assigning every node to a community directly, this approach relies on the identification of a separation-node set, which-upon its removal from the graph-yields a set of connected components, representing the core components of the communities. Employing a greedy heuristic to assign the nodes from the separation-node sets to the identified community cores, subsequent experimental results yield a proof of concept. This work hence displays a promising approach to NISQ ready quantum community detection, catalyzing the application of quantum computers for the network structure analysis of large scale, real world problem instances.

Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion

Based on the quantum-assisted genetic algorithm (QAGA) [11] and related approaches we introduce s... more Based on the quantum-assisted genetic algorithm (QAGA) [11] and related approaches we introduce several modifications of QAGA to search for more promising solvers on (at least) graph coloring problems, knapsack problems, Boolean satisfiability problems, and an equal combination of these three. We empirically test the efficiency of these algorithmic changes on a purely classical version of the algorithm (simulated-annealing-assisted genetic algorithm, SAGA) and verify the benefit of selected modifications when using quantum annealing hardware. Our results point towards an inherent benefit of a simpler and more flexible algorithm design.

Digitale Welt, 2022

prach man vor ein paar Jahren von "Quanten" oder gar dem "Quantencomputing", so wurde man womögli... more prach man vor ein paar Jahren von "Quanten" oder gar dem "Quantencomputing", so wurde man womöglich nur in Fachkreisen verstanden, die irgendetwas mit Physik oder IT im Spezifi schen zu tun haben. Dieses Bild hat sich rapide geändert: Dem Quantencomputing ist, wenn man den viel zitierten Wortwitz gleich schon bemühen will, ein Quantensprung gelungen. Doch worin besteht dieser Quantensprung? Was sind die aktuellen Forschungspositionen und von welchen konkreten Anwendungen kann man Stand heute schon sprechen? Der Quantensprung ist der neuen Technologie zunächst gelungen, sie hat es in den öffentlichen Diskurs geschafft. Heute ist Quantencomputing ein lukrativer Begriff, der in verschiedenen gesellschaftsrelevanten Bereichen für Furore sorgt. Eine Vielzahl der neuen Möglichkeiten wurde inzwischen experimentell auf Quantencomputern realisiert. Einen solchen gibt es seit Sommer 2021 auch im baden-württembergischen Ehningen. Als ein "Schlüssel der Zukunft" wurde der Rechner mit Lorbeeren bekränzt. Sein Potenzial, das eng an die Kompetenzen der Wirtschaft und Wissenschaft gekoppelt ist, steht gleichsam für ein geopolitisches Signal: Europa ist im Aufrüsten, und zwar an der Technologiefront. Das ist auch bitter nötig, will man dem Wetteifern aus den USA und aus China die Stirn bieten.

arXiv (Cornell University), 2023

arXiv (Cornell University), Jun 28, 2022

arXiv (Cornell University), Dec 30, 2022

The analysis of network structure is essential to many scientific areas, ranging from biology to ... more The analysis of network structure is essential to many scientific areas, ranging from biology to sociology. As the computational task of clustering these networks into partitions, i.e., solving the community detection problem, is generally NPhard, heuristic solutions are indispensable. The exploration of expedient heuristics has led to the development of particularly promising approaches in the emerging technology of quantum computing. Motivated by the substantial hardware demands for all established quantum community detection approaches, we introduce a novel QUBO based approach that only needs numberof-nodes many qubits and is represented by a QUBO-matrix as sparse as the input graph's adjacency matrix. The substantial improvement on the sparsity of the QUBO-matrix, which is typically very dense in related work, is achieved through the novel concept of separation-nodes. Instead of assigning every node to a community directly, this approach relies on the identification of a separation-node set, which-upon its removal from the graph-yields a set of connected components, representing the core components of the communities. Employing a greedy heuristic to assign the nodes from the separation-node sets to the identified community cores, subsequent experimental results yield a proof of concept. This work hence displays a promising approach to NISQ ready quantum community detection, catalyzing the application of quantum computers for the network structure analysis of large scale, real world problem instances.

Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion

Based on the quantum-assisted genetic algorithm (QAGA) [11] and related approaches we introduce s... more Based on the quantum-assisted genetic algorithm (QAGA) [11] and related approaches we introduce several modifications of QAGA to search for more promising solvers on (at least) graph coloring problems, knapsack problems, Boolean satisfiability problems, and an equal combination of these three. We empirically test the efficiency of these algorithmic changes on a purely classical version of the algorithm (simulated-annealing-assisted genetic algorithm, SAGA) and verify the benefit of selected modifications when using quantum annealing hardware. Our results point towards an inherent benefit of a simpler and more flexible algorithm design.

Digitale Welt, 2022

prach man vor ein paar Jahren von "Quanten" oder gar dem "Quantencomputing", so wurde man womögli... more prach man vor ein paar Jahren von "Quanten" oder gar dem "Quantencomputing", so wurde man womöglich nur in Fachkreisen verstanden, die irgendetwas mit Physik oder IT im Spezifi schen zu tun haben. Dieses Bild hat sich rapide geändert: Dem Quantencomputing ist, wenn man den viel zitierten Wortwitz gleich schon bemühen will, ein Quantensprung gelungen. Doch worin besteht dieser Quantensprung? Was sind die aktuellen Forschungspositionen und von welchen konkreten Anwendungen kann man Stand heute schon sprechen? Der Quantensprung ist der neuen Technologie zunächst gelungen, sie hat es in den öffentlichen Diskurs geschafft. Heute ist Quantencomputing ein lukrativer Begriff, der in verschiedenen gesellschaftsrelevanten Bereichen für Furore sorgt. Eine Vielzahl der neuen Möglichkeiten wurde inzwischen experimentell auf Quantencomputern realisiert. Einen solchen gibt es seit Sommer 2021 auch im baden-württembergischen Ehningen. Als ein "Schlüssel der Zukunft" wurde der Rechner mit Lorbeeren bekränzt. Sein Potenzial, das eng an die Kompetenzen der Wirtschaft und Wissenschaft gekoppelt ist, steht gleichsam für ein geopolitisches Signal: Europa ist im Aufrüsten, und zwar an der Technologiefront. Das ist auch bitter nötig, will man dem Wetteifern aus den USA und aus China die Stirn bieten.