Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhanced Scalability in Assessing Quantum Integer Factorization Performance

論文の概要: Enhanced Scalability in Assessing Quantum Integer Factorization Performance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05249v3
Date: Tue, 19 Mar 2024 09:26:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-21 01:30:29.877702
Title: Enhanced Scalability in Assessing Quantum Integer Factorization Performance
Title（参考訳）: 量子整数分解性能評価における拡張性の向上
Authors: Junseo Lee,
Abstract要約: 本章では、Shorのアルゴリズムを用いて整数分解タスクに必要な時間を分析することを目的とする。 Shorのアルゴリズムにおけるパラメータ事前選択の影響も観察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0619039878979954
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the advancement of quantum technologies, there is a potential threat to traditional encryption systems based on integer factorization. Therefore, developing techniques for accurately measuring the performance of associated quantum algorithms is crucial, as it can provide insights into the practical feasibility from the current perspective. In this chapter, we aim to analyze the time required for integer factorization tasks using Shor's algorithm within a gate-based quantum circuit simulator of the matrix product state type. Additionally, we observe the impact of parameter pre-selection in Shor's algorithm. Specifically, this pre-selection is expected to increase the success rate of integer factorization by reducing the number of iterations and facilitating performance measurement under fixed conditions, thus enabling scalable performance evaluation even on real quantum hardware.
Abstract（参考訳）: 量子技術の進歩により、整数分解に基づく従来の暗号化システムには潜在的な脅威がある。したがって、関連する量子アルゴリズムの性能を正確に測定する技術の開発が重要である。本章では,行列積状態型のゲートベース量子回路シミュレータにおいて,Shorのアルゴリズムを用いて整数分解タスクに必要な時間を分析することを目的とする。さらに、Shorのアルゴリズムにおけるパラメータ事前選択の影響を観察する。具体的には、この事前選択は、繰り返し回数を減らし、固定条件下での性能測定を容易にすることにより、整数分解の成功率を高めることが期待され、実際の量子ハードウェアでもスケーラブルな性能評価を可能にする。

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