Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Search with Prior Knowledge

論文の概要: Quantum Search with Prior Knowledge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08721v1
Date: Fri, 18 Sep 2020 09:50:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-01 22:04:37.586110
Title: Quantum Search with Prior Knowledge
Title（参考訳）: 先行知識を用いた量子探索
Authors: Xiaoyu He, Jialin Zhang, Xiaoming Sun
Abstract要約: 本稿では,Grover の探索アルゴリズムの新たな一般化を提案する。提案アルゴリズムは,クエリ数が固定された場合の解を見つけるための最適成功確率を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.384459603233978
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Search-base algorithms have widespread applications in different scenarios. Grover's quantum search algorithms and its generalization, amplitude amplification, provide a quadratic speedup over classical search algorithms for unstructured search. We consider the problem of searching with prior knowledge. More preciously, search for the solution among N items with a prior probability distribution. This letter proposes a new generalization of Grover's search algorithm which performs better than the standard Grover algorithm in average under this setting. We prove that our new algorithm achieves the optimal expected success probability of finding the solution if the number of queries is fixed.
Abstract（参考訳）: 検索ベースアルゴリズムは様々なシナリオで広く応用されている。グロバーの量子探索アルゴリズムとその一般化、振幅増幅は、非構造化探索のための古典的探索アルゴリズムの2次高速化を提供する。我々は,事前知識による検索の問題を考える。さらに重要なことは、N項目間の解を事前確率分布で探索することである。このレターは、グロバーの探索アルゴリズムの新しい一般化を提案しており、これはこの設定下で平均でグロバーの標準アルゴリズムよりも優れた性能を発揮する。提案手法は,クエリ数が固定された場合,解を見つけるための最適成功確率が達成できることを実証する。

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