論文の概要: Pixel identification in an image using Grover Search Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03039v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 06:42:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 04:33:14.783210
• Title: Pixel identification in an image using Grover Search Algorithm
• Title（参考訳）: グローバー探索アルゴリズムを用いた画像中の画素識別
• Authors: Mohd. Hussain Mir, Harkirat Singh
• Abstract要約: Groverアルゴリズムは、全ての入力を同時に計算することで、ソートされていないデータベースから正しい答えを見つけるために使用される量子ベースの探索アルゴリズムである。 我々はGroverアルゴリズムを用いて(2x2)古典画像中の黒ピクセルを識別し、まず量子状態に変換し、次にGroverアルゴリズムを用いて最大グレースケール強度0の画素を識別した。
• 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: Quantum Computing offers an entirely new way of doing computation governed by the rules of quantum mechanics like Superposition and Entanglement. These rules allow us to do computation over all the possible states simultaneously. Hence, offering exponentially higher computation power than the present classical computers. Quantum computing algorithms are entirely different from classical algorithms due to quantum parallel computing derived from quantum state superposition and entanglement, which has natural advantages over classical image processing. Grover algorithm is a quantum-based search algorithm used to find the correct answer from an unsorted database by computing all the inputs simultaneously. Thus, giving us a quadratic speed-up of order O(n) 1/2 in comparison to the classical algorithm which offers speedup with order O(n). We used the Grover algorithm for identifying the black pixel in a (2x2) classical image by first converting it into a quantum state and then running the Grover algorithm for identifying the pixel with 0 value maximum gray-scale intensity. This technique has applications in areas like steganography offering data encryption between users, image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、重ね合わせや絡み合いといった量子力学の規則によって制御される全く新しい計算方法を提供する。 これらのルールにより、可能なすべての状態を同時に計算することができます。 したがって、現在の古典的コンピュータよりも指数関数的に高い計算能力を提供する。 量子コンピューティングアルゴリズムは、量子状態重ね合わせと絡み合いから派生した量子並列コンピューティングのため、古典的なアルゴリズムとは全く異なる。 グローバーアルゴリズム(grover algorithm)は、全ての入力を同時に計算することで、未分類データベースから正しい答えを見つけるために用いられる量子アルゴリズムである。 したがって、位数 O(n) 1/2 の2次スピードアップを、位数 O(n) のスピードアップを提供する古典的アルゴリズムと比較する。 我々はGroverアルゴリズムを用いて(2x2)古典画像中の黒ピクセルを識別し、まず量子状態に変換し、次にGroverアルゴリズムを用いて最大グレースケール強度0の画素を識別した。 このテクニックは、ユーザ間のデータ暗号化、イメージセグメンテーションを提供するsteganographyのような分野に応用できる。

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