Fugu-MT 論文翻訳(概要): Probabilistic computing with p-bits

論文の概要: Probabilistic computing with p-bits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09836v2
Date: Tue, 12 Oct 2021 21:15:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-17 18:25:32.472236
Title: Probabilistic computing with p-bits
Title（参考訳）: pビットによる確率計算
Authors: Jan Kaiser and Supriyo Datta
Abstract要約: p-bits に基づく確率的コンピュータの場合、制御された確率を持つ値 0 と 1 が成り立つ。そこで本研究では,p-bitを数千個用意したシステムをエミュレートし,ランダム化アルゴリズムを著しく高速化する汎用アーキテクチャを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.028554857235549746
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Digital computers store information in the form of bits that can take on one of two values 0 and 1, while quantum computers are based on qubits that are described by a complex wavefunction, whose squared magnitude gives the probability of measuring either 0 or 1. Here, we make the case for a probabilistic computer based on p-bits, which take on values 0 and 1 with controlled probabilities and can be implemented with specialized compact energy-efficient hardware. We propose a generic architecture for such p-computers and emulate systems with thousands of p-bits to show that they can significantly accelerate randomized algorithms used in a wide variety of applications including but not limited to Bayesian networks, optimization, Ising models, and quantum Monte Carlo.
Abstract（参考訳）: デジタルコンピュータは2つの値 0 と 1 のうちの1つを取るビットの形で情報を格納するが、量子コンピュータは複素波動関数によって記述される量子ビットに基づいており、その2乗の大きさは 0 か 1 のいずれかを測定する確率を与える。ここでは、制御された確率を持つ値 0 と 1 を持ち、特別なコンパクトエネルギー効率のハードウェアで実装できる p-bit に基づく確率的コンピュータを例に挙げる。このようなp-コンピュータのための汎用アーキテクチャを提案し,数千のp-bitを持つシステムをエミュレートすることで,ベイズネットワークや最適化,イジングモデル,量子モンテカルロなど,さまざまなアプリケーションで使用されているランダム化アルゴリズムを著しく高速化できることを示す。

関連論文リスト

Efficient Quantum Pseudorandomness from Hamiltonian Phase States [41.94295877935867]
我々は、ハミルトニアン相状態(HPS)問題と呼ばれる量子硬度仮定を導入する。我々は、我々の仮定が少なくとも完全に量子的であることを示し、すなわち片方向関数を構成するのに使用できない。仮定とその変形により、多くの擬似ランダム量子プリミティブを効率的に構築できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-10T16:10:10Z)
Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
Supervised binary classification of small-scale digits images with a trapped-ion quantum processor [56.089799129458875]
量子プロセッサは、考慮された基本的な分類タスクを正しく解くことができることを示す。量子プロセッサの能力が向上するにつれ、機械学習の有用なツールになり得る。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-17T18:20:51Z)
Utilizing small quantum computers for machine learning and ground state energy approximation [0.0]
量子回路分割(Quantum circuit partitioning, QCP)は、小さな量子コンピュータ上の大規模量子システムをシミュレートすることを目的としたハイブリッド量子古典的アプローチである。小型の量子システムを用いて,大規模量子系上で観測可能な観測値を測定するためのQCP戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-21T13:56:32Z)
Benchmarking the algorithmic performance of near-term neutral atom processors [0.0]
デバイスシミュレーションによるRydberg原子量子コンピュータのアルゴリズム性能の評価を行った。我々は、量子ビット接続とマルチキュービットゲートを動的に更新する能力を利用して、3つの異なる量子アルゴリズム関連のテストを検討する。以上の結果から,Rydberg atom プロセッサは,さらなる拡張可能性に支えられ,有用な量子計算への道を開くことができる,競争の激しい短期プラットフォームであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-03T11:55:02Z)
Calculating the many-body density of states on a digital quantum computer [58.720142291102135]
ディジタル量子コンピュータ上で状態の密度を推定する量子アルゴリズムを実装した。我々は,量子H1-1トラップイオンチップ上での非可積分ハミルトニアン状態の密度を18ビットの制御レジスタに対して推定する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:46:28Z)
A full-stack view of probabilistic computing with p-bits: devices, architectures and algorithms [0.014319921806060482]
pビットを用いた確率計算のフルスタックレビューを提供する。 pビットはエネルギー効率のよい確率システムを構築するのに使用できると我々は主張する。我々は、機械学習からAIまで、確率的コンピュータの主な応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-13T15:36:07Z)
Validation tests of GBS quantum computers give evidence for quantum advantage with a decoherent target [62.997667081978825]
複数モードデータの検証に指紋としてグループカウント確率の正P位相空間シミュレーションを用いる。偽データを解き放つ方法を示し、これを古典的なカウントアルゴリズムに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-07T12:00:45Z)
A Quantum Algorithm for Computing All Diagnoses of a Switching Circuit [73.70667578066775]
ほとんどの人造システム、特にコンピュータは決定論的に機能する。本稿では、量子物理学が確率法則に従うときの直観的なアプローチである量子情報理論による接続を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-08T17:55:30Z)
Distributed Quantum Machine Learning [0.0]
量子コンピュータは、測定が量子状態を破壊するため、データ固有のセキュリティを提供する。本稿では,複数のパーティが協調して量子アルゴリズムを安全に計算できる分散量子機械学習のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-22T13:52:21Z)
Emulating Quantum Interference with Generalized Ising Machines [0.0]
本稿では、量子ゲートの任意の列を確率的pビットのネットワークにマッピングするための、正確で一般的な手順を提案する。この構造をボルツマンマシンとみなすことができ、それぞれが初期構成から最終構成へと導かれるファインマンパスを表す。任意の量子回路を複雑なエネルギー関数を持つボルツマンマシンにマッピングする結果は、確率的資源を持つ量子回路のシミュレーション可能性の境界を推し進める助けとなる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-14T22:10:29Z)

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。