Fugu-MT 論文翻訳(概要): Concise and Efficient Quantum Algorithms for Distribution Closeness Testing

論文の概要: Concise and Efficient Quantum Algorithms for Distribution Closeness Testing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06084v1
Date: Mon, 13 Feb 2023 04:03:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-14 16:43:35.503198
Title: Concise and Efficient Quantum Algorithms for Distribution Closeness Testing
Title（参考訳）: 分布クローズネステストのための簡潔かつ効率的な量子アルゴリズム
Authors: Lvzhou Li and Jingquan Luo
Abstract要約: 本研究では, 量子計算が分布特性の試験の基礎的問題に与える影響について検討する。この問題に対して現在最高の量子アルゴリズムを$l1$-distanceと$l2$-distanceのメトリクスで提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2741266294612775
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We study the impact of quantum computation on the fundamental problem of testing the property of distributions. In particular, we focus on testing whether two unknown classical distributions are close or far enough, and propose the currently best quantum algorithms for this problem under the metrics of $l^1$-distance and $l^2$-distance. Compared with the latest results given in \cite{gilyen2019distributional} which relied on the technique of quantum singular value transformation (QSVT), our algorithms not only have lower complexity, but also are more concise.
Abstract（参考訳）: 量子計算が分布の性質をテストする基本的な問題に及ぼす影響について検討する。特に、2つの未知の古典分布が十分に近いか遠くにあるかの検証に焦点をあて、現在最良の量子アルゴリズムを、$l^1$- distance と $l^2$- distance の指標で提案する。量子特異値変換(qsvt)の手法に依存する \cite{gilyen2019distributional} の最近の結果と比較すると、我々のアルゴリズムは複雑さを低下させるだけでなく、より簡潔である。

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