論文の概要: Optimizing the walk coin in the quantum random walk search algorithm through machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08020v2
• Date: Sat, 3 Jul 2021 10:06:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 22:16:12.015379
• Title: Optimizing the walk coin in the quantum random walk search algorithm through machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による量子ランダムウォーク探索アルゴリズムにおけるウォークコインの最適化
• Authors: Hristo Tonchev and Petar Danev
• Abstract要約: 本稿では,一般家庭のリフレクションと追加の位相シフトによってウォークコインを構築する際に,量子ランダムウォークサーチアルゴリズムの安定性について検討する。 アルゴリズムの最適化はモンテカルロ、ニューラルネットワーク、教師あり機械学習といった数値的な手法によって行われる。
• 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: This paper examines the stability of the quantum random walk search algorithm, when the walk coin is constructed by generalized Householder reflection and additional phase shift, against inaccuracies in the phases used to construct the coin. The optimization of the algorithm is done by numerical methods - Monte Carlo, neural networks, and supervised machine learning. The results of numerical simulations show that, with such a construction of the Householder reflection, the algorithm is more stable to inaccuracies in the specific values of these phases, as long as it is possible to control the phase difference between the phase shift and the phase involved in the Householder reflection. This paper explicitly shows as an example, how achieving a properly designed phase difference would make quantum random walk search on a hypercube more stable for coin register consisting of one, two, and three qubits.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一般家庭内反射と追加位相シフトによってウォークコインが構築された場合の量子ランダムウォーク探索アルゴリズムの安定性について検討する。 アルゴリズムの最適化はモンテカルロ、ニューラルネットワーク、教師付き機械学習といった数値手法によって行われる。 数値シミュレーションの結果, このアルゴリズムは, ハウスリフレクションの構成により, これらの位相の特定の値において, 位相シフトとハウスリフレクションに関与する位相の位相差を制御できる限り, 不正確な値がより安定であることが示唆された。 本稿では,1,2,3量子ビットからなるコインレジスタにおいて,適切に設計された位相差を達成すれば,ハイパーキューブ上の量子ランダムウォーク探索がより安定になることを示す。

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