論文の概要: Zero sum subsequences and hidden subgroups
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08376v1
- Date: Mon, 17 Apr 2023 15:40:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 14:31:18.107332
- Title: Zero sum subsequences and hidden subgroups
- Title(参考訳): ゼロ和列と隠れ部分群
- Authors: Muhammad Imran and Gabor Ivanyos
- Abstract要約: 我々は、nilpotent group 内の隠れ部分群問題を、中心級数のメンバーによって商群内の部分群とそのイメージに変換することで解決する。
この画像を知ることで、隠れた部分群が完全群でない限り、適切な部分群に降下することができる。
フィールドのサイズが一定である場合、後者の問題に対する新しい決定論的時間アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.5204420653245245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a method for solving the hidden subgroup problem in nilpotent
groups. The main idea is iteratively transforming the hidden subgroup to its
images in the quotient groups by the members of a central series, eventually to
its image in the commutative quotient of the original group; and then using an
abelian hidden subgroup algorithm to determine this image. Knowing this image
allows one to descend to a proper subgroup unless the hidden subgroup is the
full group. The transformation relies on finding zero sum subsequences of
sufficiently large sequences of vectors over finite prime fields. We present a
new deterministic polynomial time algorithm for the latter problem in the case
when the size of the field is constant. The consequence is a polynomial time
exact quantum algorithm for the hidden subgroup problem in nilpotent groups
having constant nilpotency class and whose order only have prime factors also
bounded by a constant.
- Abstract(参考訳): そこで我々は,nilpotent groupにおける隠れ部分群問題の解法を提案する。
主なアイデアは、隠れた部分群を中心級数のメンバーによって商群内のその像に反復変換し、最終的に元の群の可換商の像に変換し、アーベル隠れ部分群アルゴリズムを用いてこの像を決定することである。
この画像を知ることで、隠れた部分群が完全群でない限り、適切な部分群に降下することができる。
この変換は有限素体上のベクトルの十分大きな列のゼロ和列を見つけることに依存する。
フィールドのサイズが一定である場合に、後者の問題に対する新しい決定論的多項式時間アルゴリズムを提案する。
この結果は、定数 nilpotency クラスを持ち、その位数が素因数のみを持つnilpotent群における隠れ部分群問題に対する多項式時間完全量子アルゴリズムである。
関連論文リスト
- Discover and Mitigate Multiple Biased Subgroups in Image Classifiers [45.96784278814168]
機械学習モデルは、分散データではうまく機能するが、トレーニングデータに不足している偏りのあるサブグループでは失敗することが多い。
この問題に対処するために,分解,解釈,緩和(DIM)を提案する。
提案手法では,画像特徴を複数のサブグループを表す複数のコンポーネントに分解する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-19T14:44:54Z) - Clustered Orienteering Problem with Subgroups [6.961946145048321]
サブグループによるクラスター配向問題(COPS)
我々の新しい定式化は、以前の2つのよく知られた変種をモデル化し、解決する能力を持っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T18:28:25Z) - Concomitant Group Testing [49.50984893039441]
肯定的なテストが複数種類の項目の組み合わせを必要とするという考え方を捉えたグループテストの問題のバリエーションを紹介した。
目標は、可能な限り少数のテストを使用して、半欠陥セットをすべて確実に識別することである。
我々のアルゴリズムは、(i)決定性(ゼロエラー)かランダム化(小エラー)か、(ii)非適応性(非適応性)、完全適応性(完全適応性)、あるいは限定適応性(限定適応性)かによって区別される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-08T09:11:12Z) - Discovering Sparse Representations of Lie Groups with Machine Learning [55.41644538483948]
本手法はローレンツ群の生成元の正準表現を再現することを示す。
このアプローチは完全に一般であり、任意のリー群に対する無限小生成元を見つけるのに使うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-10T17:12:05Z) - A Quantum Polynomial-Time Solution to The Dihedral Hidden Subgroup
Problem [1.189332466445755]
我々は、$mathbbD_2n$上の隠れ部分群問題に対する時空量子アルゴリズムを提案する。
問題のコドメインにエンコードされた構造に着目して、隠れた部分群で$mathbbD_2n$終了する部分群格子を「ウォーク」するアルゴリズムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T23:51:15Z) - An exact quantum hidden subgroup algorithm and applications to solvable
groups [2.5204420653245245]
隠れた部分群問題に対する時間正確な量子アルゴリズムを、Z_mkn$で示す。
また、位数が m と同じ(おそらく未知の)素因子を持つアーベル群と可解群の構造を計算するための応用も提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T18:22:35Z) - Lattice-Based Methods Surpass Sum-of-Squares in Clustering [98.46302040220395]
クラスタリングは教師なし学習における基本的なプリミティブである。
最近の研究は、低次手法のクラスに対する低い境界を確立している。
意外なことに、この特定のクラスタリングモデルのtextitdoesは、統計的-計算的ギャップを示さない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-07T18:50:17Z) - The dihedral hidden subgroup problem [0.0]
有限群に対する標準部分群量子アルゴリズムの観点から、二面体群に対する隠れた問題の例を示す。
二面体コセット問題と量子状態のクローンとの新たな接続について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-18T04:19:10Z) - A Practical Method for Constructing Equivariant Multilayer Perceptrons
for Arbitrary Matrix Groups [115.58550697886987]
行列群の同変層を解くための完全一般的なアルゴリズムを提供する。
他作品からのソリューションを特殊ケースとして回収するだけでなく、これまで取り組んだことのない複数のグループと等価な多層パーセプトロンを構築します。
提案手法は, 粒子物理学および力学系への応用により, 非同変基底線より優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T17:21:54Z) - On construction of finite averaging sets for $SL(2, \mathbb{C})$ via its
Cartan decomposition [0.0]
リー群に対する物理量の平均化は、量子情報科学や量子光学など多くの文脈に現れる。
本研究では、一般の非コンパクト行列リー群上の平均化に対する有限平均化集合を構成する問題について検討する。
我々は、SL(2, mathbbC)$ に対してそのような集合を明示的に計算するが、この構成は他の場合にも適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-29T17:26:33Z) - Algorithms and SQ Lower Bounds for PAC Learning One-Hidden-Layer ReLU
Networks [48.32532049640782]
ガウス境界の下で, 1層ReLUネットワークを$k$の隠れ単位で学習する問題をmathbbRd$で研究する。
正の係数の場合、この学習問題の初回アルゴリズムを$k$から$tildeOOmega(sqrtlog d)$まで与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T17:53:54Z)
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。