論文の概要: Quantum Walks, Feynman Propagators and Graph Topology on an IBM Quantum
Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06458v2
- Date: Mon, 21 Jun 2021 21:04:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 23:25:03.877552
- Title: Quantum Walks, Feynman Propagators and Graph Topology on an IBM Quantum
Computer
- Title（参考訳）: IBM量子コンピュータにおける量子ウォークとファインマンプロパゲータとグラフトポロジー
- Authors: Yuan Feng, Raffaele Miceli, Michael McGuigan
- Abstract要約: 量子ウォークアルゴリズムを用いて、ウォークが行われるデータグラフの特徴を発見する。
これは、重ね合わせを用いて全ての経路を探索できる量子コンピュータにおいて、より高速に行うことができる。
IBMの量子コンピューティングソフトウェアであるQiskitを用いた量子計算の結果は,従来の計算手法とよく一致した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6339353215079129
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Topological data analysis is a rapidly developing area of data science where
one tries to discover topological patterns in data sets to generate insight and
knowledge discovery. In this project we use quantum walk algorithms to discover
features of a data graph on which the walk takes place. This can be done faster
on quantum computers where all paths can be explored using superposition. We
begin with simple walks on a polygon and move up to graphs described by higher
dimensional meshes. We use insight from the physics description of quantum
walks defined in terms of probability amplitudes to go from one site on a graph
to another distant site and show how this relates to the Feynman propagator or
Kernel in the physics terminology. Our results from quantum computation using
IBM's Qiskit quantum computing software were in good agreement with those
obtained using classical computing methods.
- Abstract（参考訳）: トポロジカルデータ分析(英: Topological data analysis)は、データサイエンスの急速に発展する分野であり、データ集合内のトポロジカルパターンを発見し、洞察と知識発見を生成する。
このプロジェクトでは、ウォークを行うデータグラフの特徴を発見するために量子ウォークアルゴリズムを使用します。
これは、全ての経路を重ね合わせを使って探索できる量子コンピュータ上でより高速に行うことができる。
まず、ポリゴン上の単純なウォークから始まり、高次元メッシュによって記述されたグラフに移行する。
確率振幅の観点から定義された量子ウォークの物理学的記述からの洞察を用いて、あるグラフ上のあるサイトから別の離れたサイトへ移動し、これが物理学用語におけるファインマンプロパゲータやケルネルとの関係を示す。
IBMの量子コンピューティングソフトウェアであるQiskitを用いた量子計算の結果は,従来の計算手法とよく一致した。
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