Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum mean value approximator for hard integer value problems

論文の概要: Quantum mean value approximator for hard integer value problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13106v1
Date: Thu, 27 May 2021 13:03:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-29 07:14:23.528567
Title: Quantum mean value approximator for hard integer value problems
Title（参考訳）: ハード整数値問題に対する量子平均値近似器
Authors: David Joseph, Antonio J. Martinez, Cong Ling, Florian Mintert
Abstract要約: 正確な予想よりも近似を用いることで、最適化を大幅に改善できることを示す。効率的な古典的サンプリングアルゴリズムとともに、極小ゲート数を持つ量子アルゴリズムは、一般的な整数値問題の効率を向上させることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.4417702222583
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Evaluating the expectation of a quantum circuit is a classically difficult problem known as the quantum mean value problem (QMV). It is used to optimize the quantum approximate optimization algorithm and other variational quantum eigensolvers. We show that such an optimization can be improved substantially by using an approximation rather than the exact expectation. Together with efficient classical sampling algorithms, a quantum algorithm with minimal gate count can thus improve the efficiency of general integer-value problems, such as the shortest vector problem (SVP) investigated in this work.
Abstract（参考訳）: 量子回路の期待評価は、量子平均値問題(qmv)として知られる古典的な難しい問題である。量子近似最適化アルゴリズムや他の変分量子固有解法を最適化するために用いられる。このような最適化は、正確な期待よりも近似を用いて大幅に改善できることを示す。効率的な古典的サンプリングアルゴリズムとともに、最小ゲート数を持つ量子アルゴリズムは、この研究で研究された最短ベクトル問題(SVP)のような一般的な整数値問題の効率を向上させることができる。

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