Fugu-MT 論文翻訳(概要): Effect of matrix sparsity and quantum noise on quantum random walk linear solvers

論文の概要: Effect of matrix sparsity and quantum noise on quantum random walk linear solvers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14180v1
Date: Fri, 27 May 2022 18:17:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-11 13:43:24.158861
Title: Effect of matrix sparsity and quantum noise on quantum random walk linear solvers
Title（参考訳）: ランダムウォーク線形解法における行列スパーシティと量子ノイズの影響
Authors: Benjamin Wu, Hrushikesh Patil, Predrag Krstic
Abstract要約: 理想的なノイズレス量子コンピュータでは、スパース行列は密度行列よりも相対誤差の低い解ベクトルを達成する。量子ノイズはこの効果を逆転させ、空間的誤差が増加するにつれて全体的な誤差が増大する。この誤差の増加の原因として、無効な量子ランダムウォークを同定し、修正線形解法アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We study the effects of quantum noise in hybrid quantum-classical solver for sparse systems of linear equations using quantum random walks, applied to stoquastic Hamiltonian matrices. In an ideal noiseless quantum computer, sparse matrices achieve solution vectors with lower relative error than dense matrices. However, we find quantum noise reverses this effect, with overall error increasing as sparsity increases. We identify invalid quantum random walks as the cause of this increased error and propose a revised linear solver algorithm which improves accuracy by mitigating these invalid walks.
Abstract（参考訳）: 量子ランダムウォークを用いた線形方程式のスパース系に対するハイブリッド量子古典解法における量子ノイズの効果を,確率的ハミルトン行列に適用した。理想的なノイズレス量子コンピュータでは、スパース行列は密度行列よりも相対誤差の低い解ベクトルを達成する。しかし、量子ノイズはこの効果を逆転させ、空間的誤差が増加するにつれて全体的な誤差が増加する。この誤差の増加の原因として無効な量子ランダムウォークを同定し,これらの不正ウォークを緩和して精度を向上させる改良線形ソルバアルゴリズムを提案する。

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