論文の概要: Quantum Algorithm for Researching the Nearest (QARN)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10976v1
• Date: Fri, 21 Apr 2023 14:21:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-04-24 14:33:34.422773
• Title: Quantum Algorithm for Researching the Nearest (QARN)
• Title（参考訳）: 最寄り(qarn)の研究のための量子アルゴリズム
• Authors: Karina Reshetova
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、量子ビット、量子ビットおよびそれらの特徴的な性質を持つ並列コンピューティングの魅力的な代替品として機能する。 本論文で提案する量子アルゴリズムは,初期要素を重ね合わせに格納することにより,最良(ランダムなデータ配列内の各要素に最も近い)探索を可能にする。 これにより、すべての要素に対して同時に検索操作を実行でき、RAMの量を節約できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Processing large amounts of data to this day causes difficulties due to the lack of power resources. Classical algorithms implement a chain of actions, requiring a certain time to execute, as well as space in the form of RAM. Parallelization, if it can be used, allows to gain time, but also needs buffering of all parallel actions. Quantum computing acts as an attractive alternative to parallel computing with qubits, qudits and their distinctive properties. The quantum algorithm proposed in this paper allows to search for the best (closest to a given) element in a random data array by storing all its initial elements in a superposition. This allows to perform the search operations on all elements at the same time and due to the same to save the amount of RAM.
• Abstract（参考訳）: 大量のデータを今日まで処理することは、電力資源の不足によって困難を引き起こす。 古典的なアルゴリズムは一連のアクションを実装し、実行には一定の時間とRAMの形での空間を必要とする。 並列化は使用可能な場合、時間を取得するだけでなく、すべての並列アクションのバッファリングも必要である。 量子コンピューティングは、qubits、qudits、およびそれらの特性を持つ並列コンピューティングの魅力的な代替として機能する。 本論文で提案する量子アルゴリズムは, 初期要素を重ね合わせに格納することにより, 与えられた値に最も近い) 要素をランダムなデータ配列で探索することを可能にする。 これにより、すべての要素に対して同時に検索操作を実行でき、RAMの量を節約できる。

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