論文の概要: A (simple) classical algorithm for estimating Betti numbers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09618v1
- Date: Thu, 17 Nov 2022 16:10:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 06:50:43.469470
- Title: A (simple) classical algorithm for estimating Betti numbers
- Title(参考訳): ベッチ数推定のための(単純)古典的アルゴリズム
- Authors: Simon Apers, Sayantan Sen, D\'aniel Szab\'o
- Abstract要約: 我々は、$k$-th正規化ベッチ数を$n$要素上の単純複素数として推定する単純なアルゴリズムを記述する。
一般の単純複素数に対して、我々のアルゴリズムの実行時間は$nO(frac1gammalogfrac1varepsilon)$で、スペクトルギャップを測る$gamma$である。
傾斜複体の場合、我々のアルゴリズムの実行時間は$(n/lambda_max)O(frac1gammalogfrac1vareps)に改善される。
- 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 describe a simple algorithm for estimating the $k$-th normalized Betti
number of a simplicial complex over $n$ elements using the path integral Monte
Carlo method. For a general simplicial complex, the running time of our
algorithm is $n^{O(\frac{1}{\gamma}\log\frac{1}{\varepsilon})}$ with $\gamma$
measuring the spectral gap of the combinatorial Laplacian and $\varepsilon \in
(0,1)$ the additive precision. In the case of a clique complex, the running
time of our algorithm improves to
$(n/\lambda_{\max})^{O(\frac{1}{\gamma}\log\frac{1}{\varepsilon})}$ with
$\lambda_{\max} \geq k$ the maximum eigenvalue of the combinatorial Laplacian.
Our algorithm provides a classical benchmark for a line of quantum algorithms
for estimating Betti numbers, and it matches their running time on clique
complexes when the spectral gap is constant and $k \in \Omega(n)$ or
$\lambda_{\max} \in \Omega(n)$.
- Abstract(参考訳): 経路積分モンテカルロ法を用いて、$k$-th正規化ベッチ数を$n$要素上の単純複素数として推定する簡単なアルゴリズムを記述する。
一般の単純複素数に対して、我々のアルゴリズムの実行時間は$n^{O(\frac{1}{\gamma}\log\frac{1}{\varepsilon})}$と$\gamma$は組合せラプラシアンのスペクトルギャップを測り、$\varepsilon \in (0,1)$は加法精度である。
斜交複素体の場合、我々のアルゴリズムの実行時間は$(n/\lambda_{\max})^{O(\frac{1}{\gamma}\log\frac{1}{\varepsilon})}$ with $\lambda_{\max} \geq k$ the maximum eigenvalue of the combinatorial Laplacian。
我々のアルゴリズムはベッチ数を推定する量子アルゴリズムの行に対して古典的なベンチマークを提供し、スペクトルギャップが一定で、$k \in \Omega(n)$ または $\lambda_{\max} \in \Omega(n)$ の場合には、それらのランニングタイムをクリッドコンプレックス上で一致させる。
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