論文の概要: Identification of Desired Pixels in an Image Using Grover's Quantum Search Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03053v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 07:30:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 04:34:24.824636
• Title: Identification of Desired Pixels in an Image Using Grover's Quantum Search Algorithm
• Title（参考訳）: グローバーの量子探索アルゴリズムを用いた画像中の退化画素の同定
• Authors: Basit Iqbal, Harkirat Singh
• Abstract要約: 量子情報におけるグローバーアルゴリズムは、非構造化データベースサーチにおいて二次的なスピードアップを与える。 我々の研究は、Groverのアルゴリズムを用いて、2x2グレースケールの画像でより暗いピクセルを見つけることである。
• 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: Quantum Information Theory promises to speed up computation so is observed in real quantum computers as proved to its classical counterpart. This revolutionizes every field linked directly or indirectly with computation. Grover algorithm in quantum information gives quadratic speed up in unstructured database search. With the availability of public online resources for quantum computers like IBM, quantum image processing came into the picture for making use of quantum computers in the image processing field. Our research interest is to find all darker pixels in a 2x2 grayscale image using Grover's algorithm. We studied it in two different ways. In the first method, I ran Grover's algorithm on the python generated classical image. In the second method, I converted a python-generated 2x2 image into a quantum image and then ran Grover's algorithm to locate the darker pixels. As has been observed in complexity analysis, Grover's unstructured search has the O(2^{n}) while as for classical schemes O(2^{2n+2m}), where m and n denote the dimensions of the image.
• Abstract（参考訳）: 量子情報理論(Quantum Information Theory)は計算のスピードアップを約束し、古典的な量子コンピュータで実証される。 これは計算と直接あるいは間接的にリンクされたすべてのフィールドに革命をもたらす。 量子情報におけるグローバーアルゴリズムは、非構造化データベース検索において二次速度を与える。 ibmのような量子コンピュータのためのパブリックなオンラインリソースが利用可能になったことで、量子画像処理は、画像処理分野において量子コンピュータを利用するためのイメージとなった。 我々の研究は、グローバーのアルゴリズムを用いて2x2グレースケールの画像中の全ての暗いピクセルを見つけることである。 私たちはそれを2つの異なる方法で研究した。 最初の方法では、pythonが生成する古典的なイメージ上でgroverのアルゴリズムを実行しました。 第2の手法では、ピソン生成した2x2画像を量子画像に変換し、Groverのアルゴリズムでより暗いピクセルを探索した。 複雑性解析で見られるように、グロバーの非構造探索は O(2^{n}) を持ち、古典的スキーム O(2^{2n+2m}) では m と n は像の次元を表す。

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