論文の概要: Performance of Grover search algorithm with diagonalizable noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12219v1
• Date: Wed, 24 Nov 2021 01:29:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 00:13:42.876133
• Title: Performance of Grover search algorithm with diagonalizable noise
• Title（参考訳）: 対角化可能な雑音をもつグロバー探索アルゴリズムの性能
• Authors: Minghua Pan, Taiping Xiong and Shenggen Zheng
• Abstract要約: ブロッホベクトルで表される様々な典型的な対角化可能な雑音について検討する。 ビットフリップやビット位相フリップのようなある種のノイズは、グロバー探索アルゴリズムの性能を向上させることができる。
• 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: It is generally believed that Grover search algorithm (GSA) with quantum noise may quickly lose its quadratic speedup over its classical case. In this paper, we partly agree with that by our new findings as follows. First, we investigate different typical diagonalizable noises represented by Bloch vectors, and the results demonstrate that the success probability decreases exponentially to 1/2 and oscillates around 1/2 with the increase of the number of iterations. Second, for some types of noises, such as bit flip and bit-phase flip noises, can improve the performance of GSA for certain parts of the search process. Third, we calculate and analyze the noise threshold of the bit-phase flip noise for the requested success probability and the result shows that GSA with noise within the threshold still outperforms its classical counterpart. According to the above results, some interesting works in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computing are suggested, such as verifying the correctness of quantum algorithms even with noises and machine learning applications.
• Abstract（参考訳）: 一般に、量子ノイズを持つグロバー探索アルゴリズム(GSA)は、古典的な場合よりもすぐに二次的なスピードアップを失う可能性があると考えられている。 本稿では,新たな知見を述べるとともに,次のように述べる。 まずブロッホベクトルで表される異なる典型的な対角化可能な雑音を調査し、成功確率が1/2に指数関数的に減少し、反復数の増加とともに1/2前後に振動することを示す。 第二に、ビットフリップやビット位相フリップのようなある種のノイズは、探索プロセスの特定の部分におけるGSAの性能を向上させることができる。 第3に、要求された成功確率に対するビット位相フリップノイズの雑音閾値を計算・解析し、その結果、閾値内ノイズのgsaが従来の雑音値よりも優れていることを示す。 以上の結果から,ノイズや機械学習応用においても,量子アルゴリズムの正当性を検証するなど,ノイズの多い中間規模量子(NISQ)計算における興味深い研究が提案されている。

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