Fugu-MT 論文翻訳(概要): QUBOs for Sorting Lists and Building Trees

論文の概要: QUBOs for Sorting Lists and Building Trees

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08815v1
Date: Tue, 15 Mar 2022 11:58:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-19 10:43:07.510500
Title: QUBOs for Sorting Lists and Building Trees
Title（参考訳）: リストのソートと木の構築のためのqubo
Authors: Christian Bauckhage, Thore Gerlach, Nico Piatkowski
Abstract要約: リストのソートや検索木やヒープの構築といった基本的なタスクは、二次的制約のないバイナリ最適化問題(QUBO)としてモデル化できることを示す。本稿では,このようなQUBOの構築方法と,ホップフィールドネットやアディアバティックな)量子コンピューティングを用いてそれを解く方法について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0745536448480326
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We show that the fundamental tasks of sorting lists and building search trees or heaps can be modeled as quadratic unconstrained binary optimization problems (QUBOs). The idea is to understand these tasks as permutation problems and to devise QUBOs whose solutions represent appropriate permutation matrices. We discuss how to construct such QUBOs and how to solve them using Hopfield nets or adiabatic) quantum computing. In short, we show that neurocomputing methods or quantum computers can solve problems usually associated with abstract data structures.
Abstract（参考訳）: リストのソートや検索木やヒープの構築といった基本的なタスクは、二次的制約のないバイナリ最適化問題(QUBO)としてモデル化できることを示す。この考え方は、これらのタスクを置換問題として理解し、適切な置換行列を表すQUBOを考案することである。本稿では,このようなQUBOの構築方法と,ホップフィールドネットやアディアバティックな)量子コンピューティングを用いてそれを解く方法について論じる。簡単に言えば、神経計算手法や量子コンピュータは、通常抽象データ構造に関連する問題を解くことができる。

関連論文リスト

An encoding of argumentation problems using quadratic unconstrained binary optimization [1.104960878651584]
そこで本研究では,NP-Complete問題から準拘束的二項最適化問題への抽象化問題を符号化する手法を開発した。 QUBOの定式化により、QuantumやDigital Annealersといった新しいコンピューティングアーキテクチャを活用することができる。論証や議論の実施における古典的問題の正しさと適用性を証明するために,実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-09T11:29:46Z)
Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z)
Quantum Search Algorithm for Binary Constant Weight Codes [3.3555130013686014]
バイナリ定数重み付け符号は、幅広いアプリケーションを持つエラー訂正符号の一種である。本稿では,バイナリ定数重み付き符号に対する量子探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-09T01:57:11Z)
QuAnt: Quantum Annealing with Learnt Couplings [18.40480332882025]
我々はデータからQUBOフォームを導出するのではなく、勾配のバックプロパゲーションを通して学習する。本稿では,グラフマッチングや2次元点雲のアライメント,3次元回転推定といった多種多様な問題に対する学習QUBOの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-13T17:59:46Z)
Penalty Weights in QUBO Formulations: Permutation Problems [0.0]
量子コンピュータで動くよう設計された最適化アルゴリズムは近年研究の関心を集めていますこれらの解法の多くは、二項形式と二項形式の問題を最適化することしかできない。多くの最適化問題があり、自然に置換として表される。より有望な結果をもたらすペナルティ重みを計算するための新しい静的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-20T22:00:38Z)
Resource Optimisation of Coherently Controlled Quantum Computations with the PBS-calculus [55.2480439325792]
量子計算のコヒーレント制御は、いくつかの量子プロトコルやアルゴリズムを改善するために使用できる。我々は、量子光学にインスパイアされたコヒーレント制御のためのグラフィカル言語PBS計算を洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-10T18:59:52Z)
Adiabatic Quantum Graph Matching with Permutation Matrix Constraints [75.88678895180189]
3次元形状と画像のマッチング問題は、NPハードな置換行列制約を持つ二次代入問題(QAP)としてしばしば定式化される。本稿では,量子ハードウェア上での効率的な実行に適した制約のない問題として,いくつかのQAPの再構成を提案する。提案アルゴリズムは、将来の量子コンピューティングアーキテクチャにおいて、より高次元にスケールする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-08T17:59:55Z)
On Applying the Lackadaisical Quantum Walk Algorithm to Search for Multiple Solutions on Grids [63.75363908696257]
不足量子ウォーク(英: lackadaisical quantum walk)は、頂点が重量$l$の自己ループを持つグラフ構造を探索するために開発されたアルゴリズムである。本稿では,グリッド上の複数解の探索に不連続な量子ウォークを適用した際の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-11T09:43:09Z)
Grover's Algorithm for Question Answering [0.0]
我々はGroverのアルゴリズムを英語の自然言語問題に対する正しい解を求める問題に適用する。テンソル収縮と解釈できる文法を用いて、各単語は量子回路への入力として機能する量子状態として表される。我々は、量子重ね合わせにおいて、様々な異なる意味を保ちながら、ある種類のあいまいな句を扱うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-09T18:00:13Z)
Quantum-Inspired Algorithms from Randomized Numerical Linear Algebra [53.46106569419296]
我々は、リコメンダシステムと最小二乗回帰のためのクエリをサポートする古典的な(量子でない)動的データ構造を作成する。これらの問題に対する以前の量子インスパイアされたアルゴリズムは、レバレッジやリッジレベレッジスコアを偽装してサンプリングしていると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-09T01:13:07Z)
Machine Number Sense: A Dataset of Visual Arithmetic Problems for Abstract and Relational Reasoning [95.18337034090648]
文法モデルを用いて自動生成される視覚的算術問題からなるデータセット、MNS(Machine Number Sense)を提案する。これらの視覚的算術問題は幾何学的フィギュアの形をしている。我々は、この視覚的推論タスクのベースラインとして、4つの主要なニューラルネットワークモデルを用いて、MNSデータセットをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-25T17:14:58Z)

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。