論文の概要: Quantum Approximation Optimization Algorithm for the Trellis based Viterbi Decoding of Classical Error Correcting Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02292v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 14:48:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 20:13:49.790273
• Title: Quantum Approximation Optimization Algorithm for the Trellis based Viterbi Decoding of Classical Error Correcting Codes
• Title（参考訳）: 古典的誤り訂正符号のトレリスに基づくビタビ復号化のための量子近似最適化アルゴリズム
• Authors: Mainak Bhattacharyya, Ankur Raina,
• Abstract要約: 古典的誤り訂正符号のためのハイブリッド量子古典型ビタビデコーダを構築する。 量子近似最適化アルゴリズムは、受信した誤ベクトルに対して最小距離のトレリス上の任意の経路を見つけることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We construct a hybrid quantum-classical Viterbi decoder for the classical error-correcting codes. Viterbi decoding is a trellis-based procedure for maximum likelihood decoding of classical error-correcting codes. In this article, we demonstrate that the quantum approximate optimization algorithm can find any path on the trellis with the minimum Hamming distance relative to the received erroneous vector. We construct a generalized method to map the Viterbi decoding problem into optimization of a parameterized quantum circuit for any classical linear block code. Also, we propose a uniform parameter optimization strategy to optimize the parameterized quantum circuit using a classical optimizer. We observe that the proposed method efficiently generates low-depth trainable parameterized quantum circuits. Our approach makes the hybrid decoder more efficient than previous attempts at making quantum Viterbi algorithm. We show that using uniform parameter optimization, we obtain parameters more efficiently for the parameterized quantum circuit than previously used methods such as random sampling and fixing the parameters.
• Abstract（参考訳）: 古典的誤り訂正符号のためのハイブリッド量子古典型ビタビデコーダを構築する。 ビタビ復号法(ビタビ復号法)は、古典的誤り訂正符号の最大極大復号法である。 本稿では、量子近似最適化アルゴリズムが、受信した誤ベクトルに対して最小ハミング距離のトレリス上の任意の経路を見つけることができることを示す。 古典線形ブロック符号に対するパラメータ化量子回路の最適化に、ビタビ復号問題をマッピングする一般化法を構築する。 また,古典最適化器を用いてパラメータ化量子回路を最適化するための一様パラメータ最適化手法を提案する。 提案手法は,低深度トレーニング可能なパラメータ化量子回路を効率よく生成する。 我々のアプローチでは、ハイブリッドデコーダは量子ビタビアルゴリズムを作る以前の試みよりも効率的である。 本研究では,一様パラメータ最適化を用いてパラメータ化量子回路のパラメータを,従来のランダムサンプリングやパラメータの修正といった手法よりも効率的に得ることを示す。

関連論文リスト

• Symmetry-preserved cost functions for variational quantum eigensolver [0.0]
  ハイブリッド量子-古典的変分アルゴリズムは、ノイズの多い量子コンピュータに最適であると考えられている。 コスト関数に直接対称性の保存を符号化し、ハードウェア効率の良いAns"atzeをより効率的に利用できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T20:33:47Z)
• Qubit-efficient quantum combinatorial optimization solver [0.0]
  そこで我々は,候補ビット解をより少ない量子ビットの絡み合った波動関数にマッピングすることで,制限を克服する量子ビット効率のアルゴリズムを開発した。 このアプローチは、短期的な中間スケールと将来のフォールトトレラントな小規模量子デバイスに有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T11:02:13Z)
• Parsimonious Optimisation of Parameters in Variational Quantum Circuits [1.303764728768944]
  最適なパラメータを更新するために、1イテレーション毎に少なくとも2つの回路を実行する必要がある新しい量子勾配サンプリングを提案する。 提案手法は,古典的勾配降下に類似した収束率を達成し,勾配座標降下とSPSAを実証的に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T18:50:18Z)
• Approximate Quantum Compiling for Quantum Simulation: A Tensor Network based approach [1.237454174824584]
  行列生成状態(MPS)から短深さ量子回路を生成する新しいアルゴリズムであるAQCtensorを導入する。 我々のアプローチは、量子多体ハミルトニアンの時間進化から生じる量子状態の準備に特化している。 100量子ビットのシミュレーション問題に対して、AQCtensorは、結果の最適化回路の深さの少なくとも1桁の縮小を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T14:40:29Z)
• Quantum-inspired optimization for wavelength assignment [51.55491037321065]
  波長割当問題を解くための量子インスピレーションアルゴリズムを提案し,開発する。 本研究は,電気通信における現実的な問題に対する量子インスパイアされたアルゴリズムの活用の道筋をたどるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T07:52:47Z)
• Quantum Goemans-Williamson Algorithm with the Hadamard Test and Approximate Amplitude Constraints [62.72309460291971]
  本稿では,n+1$ qubitsしか使用しないGoemans-Williamsonアルゴリズムの変分量子アルゴリズムを提案する。 補助量子ビット上で適切にパラメータ化されたユニタリ条件として目的行列を符号化することにより、効率的な最適化を実現する。 各種NPハード問題に対して,Goemans-Williamsonアルゴリズムの量子的効率的な実装を考案し,提案プロトコルの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T03:15:23Z)
• Twisted hybrid algorithms for combinatorial optimization [68.8204255655161]
  提案されたハイブリッドアルゴリズムは、コスト関数をハミルトニアン問題にエンコードし、回路の複雑さの低い一連の状態によってエネルギーを最適化する。 レベル$p=2,ldots, 6$の場合、予想される近似比をほぼ維持しながら、レベル$p$を1に減らすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T19:47:16Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Compilation of Fault-Tolerant Quantum Heuristics for Combinatorial Optimization [0.14755786263360526]
  最小限のフォールトトレラント量子コンピュータで試すのに、最適化のための量子アルゴリズムが最も実用的であるかを探る。 この結果から,2次高速化のみを実現する量子最適化が,古典的アルゴリズムよりも有利であるという考えが否定される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T22:54:04Z)
• Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
  QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。 このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。 本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。