Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards analyzing large graphs with quantum annealing and quantum gate computers

論文の概要: Towards analyzing large graphs with quantum annealing and quantum gate computers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16702v1
Date: Tue, 30 Jun 2020 11:51:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-15 05:21:55.846167
Title: Towards analyzing large graphs with quantum annealing and quantum gate computers
Title（参考訳）: 量子アニールと量子ゲートコンピュータによる大規模グラフの解析に向けて
Authors: Hannu Reittu, Ville Kotovirta, Lasse Leskel\"a, Hannu Rummukainen, Tomi R\"aty
Abstract要約: ビッグデータに関連する難しい問題を解く上で,量子コンピューティングの能力を実証する。 Szemeredi's Regularity Lemma (SRL) に基づく新しいコミュニティ検出アルゴリズムを導入してテストする。最悪の場合の正則性チェックでは、Groverのアルゴリズムと量子位相推定アルゴリズムを用いて量子ゲートコンピュータを用いた計算を高速化する。
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 use of quantum computing in graph community detection and regularity checking related to Szemeredi's Regularity Lemma (SRL) are demonstrated with D-Wave Systems' quantum annealer and simulations. We demonstrate the capability of quantum computing in solving hard problems relevant to big data. A new community detection algorithm based on SRL is also introduced and tested. In worst case scenario of regularity check we use Grover's algorithm and quantum phase estimation algorithm, in order to speed-up computations using a quantum gate computers.
Abstract（参考訳）: SzemerediのRegularity Lemma(SRL)に関連するグラフコミュニティ検出と正則性チェックにおける量子コンピューティングの利用は、D-Wave Systemsの量子アニールとシミュレーションによって実証された。ビッグデータに関連する難しい問題の解決における量子コンピューティングの能力を示す。また、SRLに基づく新しいコミュニティ検出アルゴリズムを導入、テストした。最悪の場合の正則性チェックでは、Groverのアルゴリズムと量子位相推定アルゴリズムを用いて量子ゲートコンピュータを用いた計算を高速化する。

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