Fugu-MT 論文翻訳(概要): ACSS-q: Algorithmic complexity for short strings via quantum accelerated approach

論文の概要: ACSS-q: Algorithmic complexity for short strings via quantum accelerated approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08866v1
Date: Fri, 18 Sep 2020 14:41:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-01 22:07:10.074794
Title: ACSS-q: Algorithmic complexity for short strings via quantum accelerated approach
Title（参考訳）: ACSS-q:量子加速法による短弦のアルゴリズム複雑性
Authors: Aritra Sarkar, Koen Bertels
Abstract要約: 符号化定理法を用いて,アルゴリズムの複雑性を推定する量子回路を提案する。ユースケースとして,アルゴリズムの複雑さに基づくタンパク質-タンパク質相互作用の応用フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4873907857806357
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this research we present a quantum circuit for estimating algorithmic complexity using the coding theorem method. This accelerates inferring algorithmic structure in data for discovering causal generative models. The computation model is restricted in time and space resources to make it computable in approximating the target metrics. The quantum circuit design based on our earlier work that allows executing a superposition of automata is presented. As a use-case, an application framework for protein-protein interaction ontology based on algorithmic complexity is proposed. Using small-scale quantum computers, this has the potential to enhance the results of classical block decomposition method towards bridging the causal gap in entropy based methods.
Abstract（参考訳）: 本研究では,符号化定理法を用いてアルゴリズム複雑性を推定する量子回路を提案する。これにより、因果生成モデルの発見のためのデータのアルゴリズム構造の推定が加速される。計算モデルは、対象のメトリクスを近似するときに計算できるように、時間と空間資源で制限される。オートマタの重ね合わせの実行を可能にする初期の研究に基づく量子回路設計について述べる。利用例として, アルゴリズム複雑性に基づくタンパク質間相互作用オントロジーの応用フレームワークを提案する。小型量子コンピュータを用いることで、エントロピーに基づく方法における因果ギャップを橋渡しする古典的なブロック分解法の結果を高めることができる。

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