論文の概要: Prime Factorization Using Quantum Variational Imaginary Time Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10196v1
• Date: Mon, 19 Jul 2021 19:22:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 21:01:54.287546
• Title: Prime Factorization Using Quantum Variational Imaginary Time Evolution
• Title（参考訳）: 量子変分イマジナリー時間発展を用いた素因数分解
• Authors: Raja Selvarajan, Vivek Dixit, Xingshan Cui, Travis S. Humble, and Sabre Kais
• Abstract要約: 本稿では, 時間変化の時間進化から確立された手法を応用した, 素因数分解のための有望な代替手法について検討する。 各スケールで評価された回路の数はO(n5d) であり、n は分解対象のビット長であり、$d$ は回路の深さである。 エンタングゲートの1つの層を用いて、7、8および9量子ハミルトニアンを用いて表されるいくつかの数を分解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2609784101826761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The road to computing on quantum devices has been accelerated by the promises that come from using Shor's algorithm to reduce the complexity of prime factorization. However, this promise hast not yet been realized due to noisy qubits and lack of robust error correction schemes. Here we explore a promising, alternative method for prime factorization that uses well-established techniques from variational imaginary time evolution. We create a Hamiltonian whose ground state encodes the solution to the problem and use variational techniques to evolve a state iteratively towards these prime factors. We show that the number of circuits evaluated in each iteration scales as O(n^{5}d), where n is the bit-length of the number to be factorized and $d$ is the depth of the circuit. We use a single layer of entangling gates to factorize several numbers represented using 7, 8, and 9-qubit Hamiltonians. We also verify the method's performance by implementing it on the IBMQ Lima hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子デバイスでのコンピューティングへの道は、素因数分解の複雑さを減らすためにshorのアルゴリズムを用いた約束によって加速された。 しかし、この約束は、ノイズのキュービットと堅牢な誤り訂正スキームの欠如のために実現されていない。 本稿では,変分イマジナリな時間発展から確立された手法を用いた素因数分解の有望な代替手法について検討する。 基底状態が問題の解を符号化するハミルトニアンを作成し、変分法を用いてこれらの素因子に対して反復的に状態を進化させる。 ここでは、各繰り返しスケールで評価された回路の数をO(n^{5}d)として示し、nは分解対象数のビット長で$d$は回路の深さであることを示す。 エンタングゲートの1つの層を用いて、7、8および9量子ハミルトニアンを用いて表されるいくつかの数を分解する。 また,IBMQ Limaハードウェア上で実装することで,本手法の性能を検証する。

関連論文リスト

• Imaginary Hamiltonian variational ansatz for combinatorial optimization problems [3.14105061893604]
  パラメタライズド量子ゲートのツリー配置を導入し、1ラウンド$i$HVAを用いて任意のツリーグラフを正確に解けるようにする。 我々のアンサッツは、最大24ノードと$D leq 5$のグラフに対して、MaxCutを正確に解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T03:34:17Z)
• Quantum One-Wayness of the Single-Round Sponge with Invertible Permutations [49.1574468325115]
  スポンジハッシュは、広く使われている暗号ハッシュアルゴリズムのクラスである。 これまでのところ、不規則な置換は根本的なオープンな問題のままである。 ランダムな2n$-bit置換でゼロペアを見つけるには、少なくとも$Omega(2n/2)$多くのクエリが必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T18:46:58Z)
• Noisy Tensor Ring approximation for computing gradients of Variational Quantum Eigensolver for Combinatorial Optimization [33.12181620473604]
  変分量子アルゴリズムは最適化の領域で計算上の優位性を提供する可能性を確立している。 これらのアルゴリズムは、スケーラビリティを制限する古典的に難解な勾配に悩まされる。 本研究では,パラメータシフト則を用いた古典的勾配法を提案するが,テンソルリング近似を用いて回路から期待値を計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-08T03:14:28Z)
• Shallow Depth Factoring Based on Quantum Feasibility Labeling and Variational Quantum Search [0.0]
  整数分解は、特に量子コンピューティングの文脈において顕著な研究課題である。 本稿では,新しい量子アルゴリズムShallow Depth Factoring (SDF)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T04:18:04Z)
• Factorization of large tetra and penta prime numbers on IBM quantum processor [0.0]
  本稿では、Groverの一般化されたプロトコルを用いて、要求状態の振幅を増幅する。 IBMQパース量子ビットによる量子分解の忠実性は、ほぼ統一的であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T06:05:55Z)
• Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
  量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。 量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z)
• TopGen: Topology-Aware Bottom-Up Generator for Variational Quantum Circuits [26.735857677349628]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期デバイスに量子上の利点を示すことを約束している。 パラメータ化ゲートを持つ変分回路であるアンサッツの設計は、VQAにとって最重要となる。 トポロジ固有のアンザッツを生成するボトムアップ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T04:18:41Z)
• An Alternative Approach to Quantum Imaginary Time Evolution [0.0]
  本稿では,仮想時間(ITE)量子アルゴリズムの代替手法を提案する。 正確な解を達成するためにこれらのステップで必要とされる基底状態の数を維持することができると我々は主張する。 本稿では,IBMの量子シミュレータ上での数値計算によるアルゴリズムについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T18:33:31Z)
• Learning to Accelerate Approximate Methods for Solving Integer Programming via Early Fixing [29.29673962163146]
  いくつかの反復近似法によって解かれた変数は、非常に長い反復で最終的な収束した離散状態の周りに変動する。 この観測から着想を得た我々は、これらの変動変数を収束状態に早期に固定することにより、これらの近似手法を加速することを目指している。 初期固定プロセス全体をマルコフ決定プロセスとして定式化し、模倣学習を用いて訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T14:46:47Z)
• Using Shor's algorithm on near term Quantum computers: a reduced version [0.0]
  我々は、ノイズの多い量子デバイス上で分解可能な数値の範囲を拡大するステップを推し進めるShorのアルゴリズムの縮小版を導入する。 特に、ほとんどのケースで注目すべき結果が得られており、しばしば提案されたアルゴリズムの1つで与えられた数を分解できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-23T15:36:59Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。