Fugu-MT 論文翻訳(概要): High robustness quantum walk search algorithm with qudit Householder traversing coin, machine learning study

論文の概要: High robustness quantum walk search algorithm with qudit Householder traversing coin, machine learning study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10926v2
Date: Thu, 2 Dec 2021 21:42:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-07 06:26:34.554924
Title: High robustness quantum walk search algorithm with qudit Householder traversing coin, machine learning study
Title（参考訳）: Qudit Householder traversing coin を用いた高ロバストな量子ウォーク探索アルゴリズム、機械学習研究
Authors: Hristo Tonchev and Petar Danev
Abstract要約: 本研究では,一般世帯反射法と位相乗算器を用いて構築したウォークコインを用いたランダムウォーク探索アルゴリズムについて検討した。コインレジスタは任意の次元を持つ1つのキューディットである。モンテカルロシミュレーションは、教師付き機械学習と組み合わせて、量子アルゴリズムがコインのパラメータの偏差に対してより堅牢になるウォークコインを見つけるために使用される。
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: In this work the quantum random walk search algorithm with walk coin constructed by generalized Householder reflection and phase multiplier has been studied. The coin register is one qudit with arbitrary dimension. Monte Carlo simulations, in combination with supervised machine learning, are used to find walk coins making the quantum algorithm more robust to deviations in the coin's parameters. By applying deep neural network we make prediction for the parameters of an optimal coin with arbitrary size and estimate the stability for such coin.
Abstract（参考訳）: 本研究では,一般世帯反射と位相乗算によるウォークコインを用いた量子ランダムウォーク探索アルゴリズムについて検討した。コインレジスタは任意の次元のクディットである。モンテカルロシミュレーションは教師付き機械学習と組み合わせて、コインのパラメータの偏差に対して量子アルゴリズムをより強固にするウォークコインを見つけるために用いられる。ディープニューラルネットワークを適用することで、任意の大きさの最適なコインのパラメータを予測し、そのコインの安定性を推定する。

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