論文の概要: Lackadaisical quantum walks on triangular and honeycomb 2D grids
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13564v1
- Date: Fri, 24 Jul 2020 13:01:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 08:21:44.341779
- Title: Lackadaisical quantum walks on triangular and honeycomb 2D grids
- Title（参考訳）: 三角形およびハニカム2次元格子上のラカダシカル量子ウォーク
- Authors: Nikolajs Nahimovs
- Abstract要約: 典型的なモデルでは、離散時間で作られた量子ウォークサーチは、2D長方形、三角形、ハニカムグリッドに対して$O(sqrtN logN)$と同じ実行時間を持つ。
両グリッドに6/N$の自己ループと3/N$の三角形グリッドとハニカムグリッドを追加すると,O(sqrtN logN)$ランニングタイムが得られる。
- 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: In the typical model, a discrete-time coined quantum walk search has the same
running time of $O(\sqrt{N} \log{N})$ for 2D rectangular, triangular and
honeycomb grids. It is known that for 2D rectangular grid the running time can
be improved to $O(\sqrt{N \log{N}})$ using several different techniques. One of
such techniques is adding a self-loop of weight $4/N$ to each vertex (i.e.
making the walk lackadaisical).
In this paper we apply lackadaisical approach to quantum walk search on
triangular and honeycomb 2D grids. We show that for both types of grids adding
a self-loop of weight $6/N$ and $3/N$ for triangular and honeycomb grids,
respectively, results in $O(\sqrt{N \log{N}})$ running time.
- Abstract（参考訳）: 典型的なモデルでは、離散時間生成の量子ウォーク探索は、2次元矩形、三角形、ハニカム格子に対して同じ実行時間o(\sqrt{n} \log{n})$を持つ。
2次元矩形グリッドの場合、実行時間はいくつかの異なる技術を用いて$o(\sqrt{n \log{n}})$に改善できることが知られている。
そのような技法の1つは、各頂点に4ドル/n$の自己ループを加えることである(つまり、歩行が不十分になる)。
本稿では,三角およびハニカム2次元格子上の量子ウォーク探索に不確実なアプローチを適用する。
三角グリッドとhoneycombグリッドにそれぞれ6ドル/n$と3ドル/n$の自己ループを追加するグリッドは、それぞれ$o(\sqrt{n \log{n}})$実行時間になる。
関連論文リスト
- Most Neural Networks Are Almost Learnable [52.40331776572531]
固定された$epsilon>0$とdeep $i$に対して、深さ$i$のランダムなXavierネットワークを学習するポリ時間アルゴリズムが存在することを示す。
このアルゴリズムは時間とサンプルの複雑さが$(bard)mathrmpoly(epsilon-1)$であり、$bar d$はネットワークのサイズである。
シグモイドやReLU様の活性化の場合、境界は$(bard)mathrmpolylog(eps)に改善できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T22:27:42Z) - CCuantuMM: Cycle-Consistent Quantum-Hybrid Matching of Multiple Shapes [62.45415756883437]
多重非剛性な3次元形状の整合性は困難で、$mathcalNP$-hard問題である。
既存の量子形状マッチング法は複数の形状をサポートしておらず、サイクルの整合性も低い。
本稿では,3次元形状のマルチマッチングのための最初の量子ハイブリッド手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-28T17:59:55Z) - Spacetime-Efficient Low-Depth Quantum State Preparation with
Applications [93.56766264306764]
任意の量子状態を作成するための新しい決定論的手法は、以前の方法よりも少ない量子資源を必要とすることを示す。
我々は、量子機械学習、ハミルトンシミュレーション、方程式の線形系を解くことなど、この能力が役立ついくつかのアプリケーションを強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-03T18:23:20Z) - Mind the gap: Achieving a super-Grover quantum speedup by jumping to the
end [114.3957763744719]
本稿では,数種類のバイナリ最適化問題に対して,厳密な実行保証を有する量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、$n$非依存定数$c$に対して、時間で$O*(2(0.5-c)n)$の最適解を求める。
また、$k$-spinモデルからのランダムなインスタンスの多数と、完全に満足あるいはわずかにフラストレーションされた$k$-CSP式に対して、文 (a) がそうであることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-03T02:45:23Z) - Walking on Vertices and Edges by Continuous-Time Quantum Walk [0.0]
私たちは、歩行者が頂点から端までホップできる連続時間量子ウォークのバージョンを定義します。
両部グラフ上の空間探索アルゴリズムをハミルトン版の修正により解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T15:10:18Z) - On Applying the Lackadaisical Quantum Walk Algorithm to Search for
Multiple Solutions on Grids [63.75363908696257]
不足量子ウォーク(英: lackadaisical quantum walk)は、頂点が重量$l$の自己ループを持つグラフ構造を探索するために開発されたアルゴリズムである。
本稿では,グリッド上の複数解の探索に不連続な量子ウォークを適用した際の問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-11T09:43:09Z) - Lackadaisical quantum walks on 2D grids with multiple marked vertices [0.0]
ラカダシカル量子ウォーク(英: Lackadaisical quantum walk、LQW)は、古典的な遅延ウォークの量子アナログである。
我々は,LQWによる三角形,長方形,ハニカムの2次元格子の探索について数値解析を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-20T13:33:16Z) - Quasi-polynomial time approximation of output probabilities of
geometrically-local, shallow quantum circuits [0.0]
本稿では,任意の3次元局所多元数量子回路に対する古典的アルゴリズムを提案する。
準多項式時間における任意の逆多項式加法誤差に$| x |C|0otimes n>|2$を演算する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T05:19:29Z) - Unstructured Search by Random and Quantum Walk [0.0]
ソートされていない$N$要素のリストのエントリを探すと、古典的なコンピュータのオラクルに$O(N)$クエリーを取るのが有名である。
離散的かつ連続的なランダムウォークと量子ウォークがこの問題をいかに解決するかを導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-30T04:00:31Z) - Quantum Lower and Upper Bounds for 2D-Grid and Dyck Language [1.0118253437732931]
2つの問題の量子クエリ複雑性について検討する。
グリッドのエッジのいくつかが欠落している場合、グリッドグラフ上の2次元の接続問題を考える。
平衡括弧」問題をグリッドに埋め込むことで、有向2Dグリッドに対して$Omega(n1.5-epsilon)$、無向2Dグリッドに対して$Omega(n2-epsilon)$の低い境界を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-06T09:51:41Z) - PUGeo-Net: A Geometry-centric Network for 3D Point Cloud Upsampling [103.09504572409449]
PUGeo-Netと呼ばれる新しいディープニューラルネットワークを用いた一様高密度点雲を生成する手法を提案する。
その幾何学中心の性質のおかげで、PUGeo-Netはシャープな特徴を持つCADモデルとリッチな幾何学的詳細を持つスキャンされたモデルの両方でうまく機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-24T14:13:29Z)
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。