論文の概要: Quantum algorithm for finding minimum values in a Quantum Random Access Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05122v1
• Date: Thu, 12 Jan 2023 16:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 15:47:57.873594
• Title: Quantum algorithm for finding minimum values in a Quantum Random Access Memory
• Title（参考訳）: 量子ランダムアクセスメモリにおける最小値探索のための量子アルゴリズム
• Authors: Anton S. Albino, Lucas Q. Galv\~ao, Ethan Hansen, Mauro Q. Nooblath Neto, Clebson Cruz
• Abstract要約: 最適古典的決定論的アルゴリズムは、データベース内の要素数と線形に増加する時間複雑性で最小値を見つけることができる。 本稿では,データベースの最小値を求める量子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: Finding the minimum value in an unordered database is a common and fundamental task in computer science. However, the optimal classical deterministic algorithm can find the minimum value with a time complexity that grows linearly with the number of elements in the database. In this paper, we present the proposal of a quantum algorithm for finding the minimum value of a database, which is quadratically faster than its best classical analogs. We assume a Quantum Random Access Memory (QRAM) that stores values from a database and perform an iterative search based on an oracle whose role is to limit the searched values by controlling the states of the most significant qubits. A complexity analysis was performed in order to demonstrate the advantage of this quantum algorithm over its classical counterparts. Furthermore, we demonstrate how the proposed algorithm would be used in an unsupervised machine learning task through a quantum version of the K-means algorithm.
• Abstract（参考訳）: 非順序データベースの最小値を見つけることは、コンピュータサイエンスにおいて一般的で基本的なタスクである。 しかし、最適古典的決定論的アルゴリズムは、データベース内の要素数と線形に増加する時間複雑性で最小値を見つけることができる。 本稿では,データベースの最小値を求めるための量子アルゴリズムを提案する。 データベースから値を保存する量子ランダムアクセスメモリ(qram)を仮定し、最も重要な量子ビットの状態を制御することによって探索された値を制限する役割を持つオラクルに基づいて反復探索を行う。 この量子アルゴリズムの利点を古典的手法より証明するために,複雑性解析を行った。 さらに,提案アルゴリズムはK-meansアルゴリズムの量子バージョンを用いて教師なし機械学習タスクでどのように使用されるかを示す。

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