論文の概要: Performance of Grover's search algorithm with diagonalizable collective noises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12219v2
• Date: Wed, 17 May 2023 01:02:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 21:25:11.164124
• Title: Performance of Grover's search algorithm with diagonalizable collective noises
• Title（参考訳）: 対角化可能な集団雑音を用いたGroverの探索アルゴリズムの性能
• Authors: Minghua Pan, Taiping Xiong and Shenggen Zheng
• Abstract要約: グロバーの探索アルゴリズム(GSA)は、量子ノイズにさらされると二次的なスピードアップが失われることが知られている。 GSAの性能はビットフリップやビット位相フリップノイズなどの特定の種類のノイズによって改善できることを示す。
• 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: Grover's search algorithm (GSA) is known to experience a loss of its quadratic speedup when exposed to quantum noise. In this study, we partially agree with this result and present our findings. First, we examine different typical diagonalizable noises acting on the oracles in GSA and find that the success probability decreases and oscillates around $1/2$ as the number of iterations increases. Secondly, our results show that the performance of GSA can be improved by certain types of noise, such as bit flip and bit-phase flip noise. Finally, we determine the noise threshold for bit-phase flip noise to achieve a desired success probability and demonstrate that GSA with bit-phase flip noise still outperforms its classical counterpart. These results suggest new avenues for research in noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computing, such as evaluating the feasibility of quantum algorithms with noise and exploring their applications in machine learning.
• Abstract（参考訳）: グローバーの探索アルゴリズム(gsa)は、量子ノイズにさらされると二次速度が失われることで知られる。 本研究は,この結果に部分的に同意し,その結果を述べる。 まず, GSAのオーラクルに作用する様々な典型的な対角音について検討し, 繰り返し数の増加に伴い成功確率が減少し, 約1/2$の振動が生じることを示した。 第2に,ビットフリップやビット位相フリップノイズなどの特定の種類のノイズによって,GSAの性能を向上できることを示す。 最後に、ビット相フリップノイズの雑音閾値を判定し、所望の成功確率を達成するとともに、ビット相フリップノイズを持つgsaが従来の雑音よりも優れていることを示す。 これらの結果は、ノイズを伴う量子アルゴリズムの実現可能性の評価や機械学習への応用など、ノイズの中規模量子(nisq)コンピューティングにおける新たな研究の道筋を示唆する。

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