論文の概要: An Introduction to Quantum Computing for Statisticians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06587v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 12:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-14 23:02:59.509835
• Title: An Introduction to Quantum Computing for Statisticians
• Title（参考訳）: 統計学者のための量子コンピューティング入門
• Authors: Anna Lopatnikova, Minh-Ngoc Tran
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、私たちの生き方や世界を理解する方法に革命をもたらす可能性がある。 このレビューは、統計学とデータ分析の応用に焦点を当てた、量子コンピューティングへのアクセシビリティな導入を提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3757641219977392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing has the potential to revolutionise and change the way we live and understand the world. This review aims to provide an accessible introduction to quantum computing with a focus on applications in statistics and data analysis. We start with an introduction to the basic concepts necessary to understand quantum computing and the differences between quantum and classical computing. We describe the core quantum subroutines that serve as the building blocks of quantum algorithms. We then review a range of quantum algorithms expected to deliver a computational advantage in statistics and machine learning. We highlight the challenges and opportunities in applying quantum computing to problems in statistics and discuss potential future research directions.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、私たちの生き方や世界を理解する方法に革命をもたらす可能性がある。 このレビューは、統計学とデータ分析の応用に焦点を当てた、量子コンピューティングへのアクセス可能な導入を提供することを目的としている。 まず、量子コンピューティングを理解するために必要な基本的な概念と、量子コンピューティングと古典コンピューティングの違いを紹介する。 量子アルゴリズムの構成要素として機能するコア量子サブルーチンについて述べる。 次に、統計と機械学習において計算の利点をもたらすと期待される一連の量子アルゴリズムをレビューする。 量子コンピューティングを統計学の課題に適用する上での課題と機会を強調し,今後の研究の方向性について考察する。

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