Fugu-MT 論文翻訳(概要): Grover's Algorithm and Many-Valued Quantum Logic

論文の概要: Grover's Algorithm and Many-Valued Quantum Logic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06316v1
Date: Fri, 17 Jan 2020 14:02:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-10 13:13:18.498939
Title: Grover's Algorithm and Many-Valued Quantum Logic
Title（参考訳）: Groverのアルゴリズムと多値量子論理
Authors: Samuel Hunt and Maximilien Gadouleau
Abstract要約: 一般化量子回路モデルに基づくグローバーのアルゴリズムについて検討する。セマンティクスを保存しながら構造的・行動的特性を解析する。我々は、一般化された手続きが$O(sqrtN)$時間複雑性を保っていることを示すことで結論付ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As the engineering endeavour to realise quantum computers progresses, we consider that such machines need not rely on binary as their de facto unit of information. We investigate Grover's algorithm under a generalised quantum circuit model, in which the information and transformations can be expressed in any arity, and analyse the structural and behavioural properties while preserving the semantics; namely, searching for the unique preimage to an output a function. We conclude by demonstrating that the generalised procedure retains $O(\sqrt{N})$ time complexity.
Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの実現に向けた工学的な取り組みが進むにつれて、そのような機械は情報のデファクト単位としてバイナリに頼る必要はないと考える。一般化量子回路モデルにおいて,情報と変換を任意のarで表現できるグロバーのアルゴリズムを調査し,意味論を保ちながら構造的および行動的特性,すなわち関数出力に対するユニークな前画像を求める。我々は、一般化された手続きが$O(\sqrt{N})$時間複雑性を保持することを証明して結論付ける。

関連論文リスト

Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
Supervised binary classification of small-scale digits images with a trapped-ion quantum processor [56.089799129458875]
量子プロセッサは、考慮された基本的な分類タスクを正しく解くことができることを示す。量子プロセッサの能力が向上するにつれ、機械学習の有用なツールになり得る。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-17T18:20:51Z)
Deterministic Search on Complete Bipartite Graphs by Continuous Time Quantum Walk [0.8057006406834466]
本稿では,完全二部グラフ上の決定論的探索アルゴリズムを提案する。複数のマーク状態の最も一般的なケースに対処するため、マーク状態の数を推定する問題が存在する。探索演算子のスペクトル構造に基づく量子カウントアルゴリズムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-02T05:09:33Z)
Majorization-based benchmark of the complexity of quantum processors [105.54048699217668]
我々は、様々な量子プロセッサの動作を数値的にシミュレートし、特徴付ける。我々は,各デバイスの性能をベンチマークラインと比較することにより,量子複雑性を同定し,評価する。我々は、回路の出力状態が平均して高い純度である限り、偏化ベースのベンチマークが成り立つことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-10T23:01:10Z)
Benchmarking Small-Scale Quantum Devices on Computing Graph Edit Distance [52.77024349608834]
グラフ編集距離(GED: Graph Edit Distance)は、2つのグラフ間の(異なる)相似性の度合いを測定する。本稿では、GED計算における2つの量子アプローチの比較研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-19T12:35:26Z)
Detailed Account of Complexity for Implementation of Some Gate-Based Quantum Algorithms [55.41644538483948]
特に、状態準備および読み出しプロセスのような実装のいくつかのステップは、アルゴリズム自体の複雑さの側面を超越することができる。本稿では、方程式の線形系と微分方程式の線形系を解くための量子アルゴリズムの完全な実装に関わる複雑性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-23T16:33:33Z)
Information Scrambling in Computationally Complex Quantum Circuits [56.22772134614514]
53量子ビット量子プロセッサにおける量子スクランブルのダイナミクスを実験的に検討する。演算子の拡散は効率的な古典的モデルによって捉えられるが、演算子の絡み合いは指数関数的にスケールされた計算資源を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-21T22:18:49Z)
Verifying Results of the IBM Qiskit Quantum Circuit Compilation Flow [7.619626059034881]
本稿では,量子回路等価性チェックのための効率的な手法を提案する。提案方式では,数万の操作を数秒以下で行う大規模回路インスタンスの検証が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-04T19:58:53Z)
Quantum Search for Scaled Hash Function Preimages [1.3299507495084417]
本稿では,Groverのアルゴリズムを量子シミュレーターに実装し,2つのスケールしたハッシュ関数の前像の量子探索を行う。我々は,Groverのアルゴリズムのいくつかのステップの後に量子レジスタをサンプリングしてショートカットを提案する戦略は,誤差軽減の観点からは限界的な実用的優位性しか得られないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-01T18:00:02Z)
Compiling single-qubit braiding gate for Fibonacci anyons topological quantum computation [0.0]
トポロジカル量子計算(トポロジカル量子計算)は、デコヒーレンスを大幅に削減する量子コンピュータの実装である。トポロジカルキュービットは、アノンと呼ばれる2次元準粒子のトポロジカル進化において符号化される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-08T15:34:03Z)
Topological Quantum Compiling with Reinforcement Learning [7.741584909637626]
任意の単一ビットゲートを有限の普遍集合から基本ゲートの列にコンパイルする効率的なアルゴリズムを導入する。このアルゴリズムは、量子物理学における深層学習の興味深い応用への新たな道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-09T18:00:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。