洛伦佐·波塔雷利;曼纽尔·比塞戈;德尼托，马蒂奥;亚历山德拉·迪皮耶罗;亚历山德罗·法利内利;里卡多·门戈尼 用量子退火器进行双团簇。 （英语） Zbl 1398.81049号 软计算。 22，第18号，6247-6260（2018）. 摘要：人工智能和模式识别中的几个问题由于其固有的复杂性和解空间的指数大小而在计算上是棘手的。此类问题的一个例子是双集群，这是一个特定的集群问题，其中数据矩阵的行和列必须同时集群。量子信息处理可以提供一种可行的替代方案来应对这种复杂性。这方面的一项引人注目的工作是D波计算机的最新发展，其处理器的设计目的是解决二次无约束二进制优化（QUBO）问题。本文通过提供双团簇的第一个QUBO模型及其特性（正确性和复杂性）的理论分析，研究了量子退火的应用。我们在合成数据集上对模型的准确性进行了实证评估，然后在D波机器上进行了实验，讨论了其实际适用性和嵌入特性。 引用于1文件 MSC公司： 81页68 量子计算 81页第45页 量子信息、通信、网络（量子理论方面） 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：量子退火;D波;双聚类 软件：ap集群;BiMine公司+;A群集;比克帕姆;Bsig公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Bottarelli}等人，《软计算》。22、18号、6247--6260（2018；Zbl 1398.81049） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿亚迪，W；Elloumi，M；Hao，J，Bimine+：发现DNA微阵列数据相关双聚类的有效算法，基于知识的系统，35，224-234，（2012）·doi:10.1016/j.knosys.2012.04.017 [2] Badea L（2009）重叠双聚类的广义聚类图。摘自：第21届国际人工智能联合会议记录。2009年IJCAI。Morgan Kaufmann Publishers Inc.，旧金山，第1383-1388页 [3] Ben-Dor，A；弦，B；卡普，R；Yakhini，Z，《发现基因表达数据中的局部结构：顺序-保留子矩阵问题》，《计算生物学杂志》，10，373-384，（2003）·doi:10.1089/10665270360688075 [4] Bian Z、Chudak F、Macready 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