From 3f5ac3e4de6515d4226001f781ebc128d4cd9481 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "Dynex [DNX]" <113523376+dynexcoin@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 10 Jun 2024 08:02:37 +0200
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 maxcut/g70_dwave.ipynb | 254 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
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+++ b/maxcut/g70_dwave.ipynb
@@ -0,0 +1,254 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# G70 on D-Wave\n",
+    "\n",
+    "This notebook computes the MaxCut value for the G70 problem from Stanford's GSet using the D-Wave quantum computer using the Advantage™ quantum computer with 5,000 physical qubits.\n",
+    "\n",
+    "* [Leap Quantum Application Environment](https://cloud.dwavesys.com/leap) maintains state-of-the-art hybrid solvers.\n",
+    "* Ocean software's [*dwave-hybrid*](https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/docs_hybrid/sdk_index.html) provides reference\n",
+    "  samplers and a Python framework for developing custom hybrid workflows and components."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import networkx as nx\n",
+    "import matplotlib\n",
+    "from matplotlib import pyplot as plt\n",
+    "from collections import defaultdict\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import dimod\n",
+    "from pyqubo import Spin, Array"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "filename = 'G70.dat' "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# load file:\n",
+    "G = nx.Graph();\n",
+    "f = open(filename, \"r\").readlines()\n",
+    "for ele in f[1:]:\n",
+    "    i, j, v = ele.split()\n",
+    "    G.add_edges_from([(int(i),int(j))])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "n = 10001 #len(G.nodes)\n",
+    "X = Array.create('X', n, vartype='SPIN')\n",
+    "H0 = 0\n",
+    "for (u,v) in G.edges:\n",
+    "    H0 -= (1-X[u]*X[v])/2.0"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "model = H0.compile()"
+   ]
+  },
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+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
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+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "bqm was normalized with factor 0.1111111111111111\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "bqm = model.to_bqm()\n",
+    "factor = bqm.normalize()\n",
+    "print('bqm was normalized with factor',factor)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# sample on dwave:\n",
+    "from dwave.system import LeapHybridSampler\n",
+    "import numpy as np\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
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+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Found solution with 4333 nodes at energy -1060.666666666619.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "result = LeapHybridSampler().sample(bqm, label='Notebook - Hybrid Computing 1')\n",
+    "print(\"Found solution with {} nodes at energy {}.\".format(np.sum(result.record.sample), \n",
+    "                                                          result.first.energy))"
+   ]
+  },
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+   "execution_count": 13,
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+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Maxcut result: 9546\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Validate cut result:\n",
+    "lut = result.first.sample\n",
+    "\n",
+    "# Interpret best result in terms of nodes and edges\n",
+    "S0 = [node for node in G.nodes if not lut['X['+str(node)+']']]\n",
+    "S1 = [node for node in G.nodes if lut['X['+str(node)+']']]\n",
+    "cut_edges = [(u, v) for u, v in G.edges if lut['X['+str(u)+']'] != lut['X['+str(v)+']']]\n",
+    "uncut_edges = [(u, v) for u, v in G.edges if lut['X['+str(u)+']'] == lut['X['+str(v)+']']]\n",
+    "\n",
+    "print('Maxcut result:',len(cut_edges))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {
+    "scrolled": true,
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Sample(sample={'X[10000]': 1, 'X[1000]': 1, 'X[1001]': 0, 'X[1002]': 1, 'X[1003]': 0, 'X[1008]': 0, 'X[100]': 1, 'X[1010]': 1, 'X[1011]': 1, 'X[1012]': 0, 'X[1014]': 0, 'X[1015]': 0, 'X[1016]': 1, 'X[1017]': 1, 'X[1018]': 1, 'X[1019]': 1, 'X[101]': 1, 'X[1020]': 0, 'X[1021]': 1, 'X[1022]': 0, 'X[1023]': 1, 'X[1024]': 0, 'X[1025]': 0, 'X[1026]': 0, 'X[1027]': 0, 'X[1028]': 0, 'X[1029]': 0, 'X[102]': 1, 'X[1031]': 0, 'X[1032]': 1, 'X[1033]': 0, 'X[1034]': 0, 'X[1035]': 1, 'X[1036]': 0, 'X[1037]': 0, 'X[1039]': 0, 'X[103]': 1, 'X[1040]': 1, 'X[1041]': 1, 'X[1042]': 1, 'X[1043]': 1, 'X[1044]': 1, 'X[1045]': 0, 'X[1046]': 0, 'X[1047]': 1, 'X[1048]': 1, 'X[1049]': 0, 'X[1050]': 1, 'X[1051]': 0, 'X[1052]': 0, 'X[1053]': 0, 'X[1054]': 0, 'X[1056]': 0, 'X[1057]': 0, 'X[1058]': 0, 'X[1059]': 1, 'X[105]': 0, 'X[1060]': 0, 'X[1061]': 0, 'X[1062]': 0, 'X[1063]': 1, 'X[1064]': 0, 'X[1065]': 0, 'X[1067]': 1, 'X[1069]': 1, 'X[106]': 1, 'X[1072]': 0, 'X[1073]': 1, 'X[1074]': 0, 'X[1075]': 1, 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