論文の概要: A Survey of Quantum Alternatives to Randomized Algorithms: Monte Carlo Integration and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04945v1
• Date: Wed, 8 Mar 2023 23:39:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 16:39:49.883930
• Title: A Survey of Quantum Alternatives to Randomized Algorithms: Monte Carlo Integration and Beyond
• Title（参考訳）: ランダム化アルゴリズムに対する量子代替物の調査:Monte Carlo統合とそれ以上
• Authors: Philip Intallura and Georgios Korpas and Sudeepto Chakraborty and Vyacheslav Kungurtsev and Jakub Marecek
• Abstract要約: 我々は,モンテカルロ法における量子回路を用いた計算速度において,量子的優位性を得る可能性に注目した。 従来のモンテカルロに取って代わる量子アルゴリズムを再検討し、既存の量子アルゴリズムと潜在的な量子実現の両方を考える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.060988518771793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monte Carlo sampling is a powerful toolbox of algorithmic techniques widely used for a number of applications wherein some noisy quantity, or summary statistic thereof, is sought to be estimated. In this paper, we survey the literature for implementing Monte Carlo procedures using quantum circuits, focusing on the potential to obtain a quantum advantage in the computational speed of these procedures. We revisit the quantum algorithms that could replace classical Monte Carlo and then consider both the existing quantum algorithms and the potential quantum realizations that include adaptive enhancements as alternatives to the classical procedure.
• Abstract（参考訳）: モンテカルロサンプリング(Monte Carlo sample)は、いくつかのノイズ量(あるいはその概要統計)を推定する多くのアプリケーションで広く使われているアルゴリズム技術の強力なツールボックスである。 本稿では,量子回路を用いたモンテカルロ手順の実装に関する文献を調査し,その計算速度における量子長所を得る可能性について考察する。 古典的モンテカルロに取って代わる量子アルゴリズムを再検討し、既存の量子アルゴリズムと、古典的手続きの代替として適応的な拡張を含む潜在的な量子実現の両方を考察する。

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