論文の概要: How to Teach a Quantum Computer a Probability Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07207v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 02:41:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 18:32:17.367796
• Title: How to Teach a Quantum Computer a Probability Distribution
• Title（参考訳）: 量子コンピュータに確率分布を教える方法
• Authors: Clark Alexander
• Abstract要約: 正規グラフ上の離散時間量子ウォークを確率分布として教える。 また、ハードウェアやソフトウェアに関する懸念や、即時アプリケーション、機械学習へのいくつかの関連についても論じる。
• 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: Currently there are three major paradigms of quantum computation, the gate model, annealing, and walks on graphs. The gate model and quantum walks on graphs are universal computation models, while annealing plays within a specific subset of scientific and numerical computations. Quantum walks on graphs have, however, not received such widespread attention and thus the door is wide open for new applications and algorithms to emerge. In this paper we explore teaching a coined discrete time quantum walk on a regular graph a probability distribution. We go through this exercise in two ways. First we adjust the angles in the maximal torus $\mathbb{T}^d$ where $d$ is the regularity of the graph. Second, we adjust the parameters of the basis of the Lie algebra $\mathfrak{su}(d)$. We also discuss some hardware and software concerns as well as immediate applications and the several connections to machine learning.
• Abstract（参考訳）: 現在、量子計算には3つの主要なパラダイム、ゲートモデル、アニール、グラフ上のウォーキングがある。 グラフ上のゲートモデルと量子ウォークは普遍的な計算モデルであり、アニーリングは科学計算と数値計算の特定のサブセットで実行される。 しかし、グラフ上の量子ウォークはそれほど注目されていないため、新しいアプリケーションやアルゴリズムが登場するための扉は広く開いている。 本稿では,正規グラフ上の離散時間量子ウォークを確率分布として教える。 私たちはこの運動を2つの方法で経験する。 まず、最大トーラス $\mathbb{t}^d$ の角度を調整し、ここで $d$ はグラフの正則性である。 次に、リー代数 $\mathfrak{su}(d)$ の基底のパラメータを調整する。 また、ハードウェアやソフトウェアに関する懸念、即時アプリケーション、機械学習へのいくつかの関連についても論じる。

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