論文の概要: Fast simulation of Grover's quantum search on classical computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04635v2
- Date: Mon, 5 Apr 2021 15:51:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-20 16:06:40.110731
- Title: Fast simulation of Grover's quantum search on classical computer
- Title(参考訳): 古典コンピュータにおけるグローバーの量子探索の高速シミュレーション
- Authors: Ayan Chattopadhyay, Vikram Menon
- Abstract要約: グロバーの探索アルゴリズムは最も計算集約的なアルゴリズムとして知られている。
提案手法は,汎用のパーソナルコンピュータ上で実装可能なGroverの探索を高速にシミュレーションするための設計原理を強調した。
既存のシミュレータと比較して、得られたパフォーマンスは励まされる。
- 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: The research community has been actively working on the realization of
quantum computer. But the large scale commercial quantum computers are not a
reality yet quantum computing field has become richer by day with the advent of
algorithms and the avenue of its application in multiple domains. Availability
of efficient quantum simulators will enable the researchers to quickly verify
their results and concepts in order to establish a working proof of
correctness. One important algorithm that has become one of the basic
ingredients to build other algorithms and models is the Grover's search
Algorithm which is known to be the most compute intensive. Our approach
highlights the design principles for the fast simulation of Grover's search
which can be implemented on a general purpose personal computer. The
performance obtained are encouraging when compared to the existing simulators.
- Abstract(参考訳): 研究コミュニティは量子コンピュータの実現に積極的に取り組んできた。
しかし、大規模な商用量子コンピュータは現実的ではないが、アルゴリズムの出現と複数の領域におけるその応用の道のりによって、量子コンピューティング分野は日々豊かになっている。
効率的な量子シミュレータの可用性により、研究者は結果と概念を迅速に検証し、正確性を証明することができる。
他のアルゴリズムやモデルを構築するための基本的な要素となった重要なアルゴリズムの1つは、最も計算集約的なGroverの探索アルゴリズムである。
提案手法は,汎用のパーソナルコンピュータ上で実装可能なGroverの探索を高速にシミュレーションするための設計原理を強調した。
既存のシミュレータと比較して、得られたパフォーマンスは励まされる。
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) - Comprehensive characterization of three-qubit Grover search algorithm on IBM's 127-qubit superconducting quantum computers [0.0]
本稿では,3量子Grover探索アルゴリズムの実装と特性について報告する。
我々の研究は、IBM Quantumの127量子ビット量子コンピュータを用いて、9つの2つの2つの再帰託託託書とともに、知覚可能な全8つの単一再帰託託書にまたがるアルゴリズムの実行を網羅している。
本研究は,理論概念と実世界の実験とを結びつけることにより,大規模なデータベース検索を容易にするため,NISQコンピュータの可能性に光を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-23T05:27:46Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T09:32:07Z) - Quantum Algorithm Cards: Streamlining the development of hybrid
classical-quantum applications [0.0]
量子コンピューティングの出現は、多くの科学と産業の応用領域を根本的に変換できる革命的パラダイムを提案する。
量子コンピュータが計算をスケールする能力は、現在のコンピュータが提供しているものよりも、特定のアルゴリズムタスクのパフォーマンスと効率が向上することを意味している。
このような改善の恩恵を得るためには、量子コンピュータは既存のソフトウェアシステムと統合されなければならない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T06:02:59Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T11:57:15Z) - A Herculean task: Classical simulation of quantum computers [4.12322586444862]
本研究は、量子コンピュータの進化を特定の操作下でエミュレートする最先端の数値シミュレーション手法について概説する。
我々は、代替手法を簡潔に言及しながら、主流のステートベクターとテンソルネットワークのパラダイムに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-17T13:59:53Z) - Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach [117.4705494502186]
我々は3つのハイブリッド量子k-Meansアルゴリズムを設計、実装、評価する。
我々は距離の計算を高速化するために量子現象を利用する。
我々は、我々のハイブリッド量子k-平均アルゴリズムが古典的バージョンよりも効率的であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T16:04:16Z) - Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning [86.05566365115729]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。
この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。
GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T21:45:13Z) - Quantum Algorithms for Unsupervised Machine Learning and Neural Networks [2.28438857884398]
行列積や距離推定といったタスクを解くために量子アルゴリズムを導入する。
これらの結果は、教師なし機械学習のための新しい量子アルゴリズムの開発に使用される。
また、ニューラルネットワークやディープラーニングのための新しい量子アルゴリズムも提示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-05T16:36:09Z) - Quantum Computing for Location Determination [6.141741864834815]
位置決定研究に量子アルゴリズムを用いた場合の期待値の例を紹介する。
提案した量子アルゴリズムは、空間と実行時間の両方において、古典的なアルゴリズムバージョンよりも指数関数的に優れた複雑性を持つ。
ソフトウェアとハードウェアの両方の研究課題と、研究者がこのエキサイティングな新しいドメインを探求する機会について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-11T15:39:35Z) - Electronic structure with direct diagonalization on a D-Wave quantum
annealer [62.997667081978825]
本研究は、D-Wave 2000Q量子アニール上の分子電子ハミルトニアン固有値-固有ベクトル問題を解くために、一般量子アニール固有解法(QAE)アルゴリズムを実装した。
そこで本研究では,D-Waveハードウェアを用いた各種分子系における基底および電子励起状態の取得について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-02T22:46:47Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。