MAX-SAT 和 MAX-cut

计算科学 算法 线性规划 计算物理学
2021-12-08 13:13:31

我一直在使用 MAX-SAT 求解器来获得 ising 旋转玻璃模型的确切基态:

对于一维周期模型,对于具有 50 个二元变量和第 15 个最近邻的交互范围的系统。最好的 MAX-sat 求解器需要 20 分钟才能求解。对于 100 个二进制文件,它变得不可能......

然而,当人们使用图论最大割方法来解决这个问题时,他们似乎可以获得更大规模的基态。但是我想知道如果我将我的 ising spin glass 问题转换为图形切割的格式,图形切割求解器会以任何方式更好地执行吗?为 maxsat 构造定理的人是否不考虑其图割等效方法?为了您的兴趣,我的 50/100 变量问题的情况如下:

https://www.dropbox.com/s/23lo7lwgd4otse9/50_softer.wcnf?dl=0 https://www.dropbox.com/s/r2r1yfpb2uzvcrn/100_softer.wcnf?dl=0

(您可能会看到有 64、114 个变量,但硬约束强制前 15 个子句与后 15 个子句相等)

供您参考,在大多数情况下,求解器可以快速找到确切的基态,但证明过程非常缓慢(例如,需要 1 秒才能获得真正的解决方案,而使用 20 分钟来证明)...

1个回答

在大多数情况下,在计算图割时,您对找到最佳图割不感兴趣。例如,在有限元网格的域分解中就是如此。在这种情况下,“好”的剪辑通常就足够了。然后,您可以使用通常不会产生确切答案但足够接近的近似算法和启发式算法。这就是例如 METIS 包在计算图割时所做的事情,实际上所有其他类似的包也是如此。