論文の概要: Shallow Depth Factoring Based on Quantum Feasibility Labeling and
Variational Quantum Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19542v1
- Date: Wed, 31 May 2023 04:18:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 18:38:42.086747
- Title: Shallow Depth Factoring Based on Quantum Feasibility Labeling and
Variational Quantum Search
- Title（参考訳）: 量子可能性ラベルと変分量子探索に基づく浅度深度係数決定
- Authors: Imran Khan Tutul, Sara Karimi, Junpeng Zhan
- Abstract要約: 整数分解は、特に量子コンピューティングの文脈において顕著な研究課題である。
本稿では,新しい量子アルゴリズムであるShallow Depth Factoring (SDF)を提案する。
- 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: Large integer factorization is a prominent research challenge, particularly
in the context of quantum computing. The classical computation of prime factors
for an integer entails exponential time complexity. Quantum computing offers
the potential for significantly faster computational processes compared to
classical processors. We proposed a new quantum algorithm, Shallow Depth
Factoring (SDF), to factor an integer. SDF consists of three steps. First, it
converts a factoring problem to an optimization problem without an objective
function. Then, we use a Quantum Feasibility Labeling (QFL) to label every
possible solution according to whether it is feasible or infeasible for the
optimization problem. Finally, the Variational Quantum Search (VQS) is used to
find all feasible solutions. The SDF algorithm utilizes shallow-depth quantum
circuits for efficient factorization, with the circuit depth scaling linearly
as the integer to be factorized increases. Through minimizing the number of
gates in the circuit, the algorithm enhances feasibility and reduces
vulnerability to errors.
- Abstract（参考訳）: 整数分解は、特に量子コンピューティングの文脈において顕著な研究課題である。
整数の素因子の古典的な計算は指数時間複雑性を必要とする。
量子コンピューティングは、従来のプロセッサに比べて計算プロセスが大幅に高速になる可能性がある。
我々は整数を分解する新しい量子アルゴリズムである浅層深さ分解 (sdf) を提案した。
SDFは3つのステップから構成される。
まず、目的関数を使わずにファクタリング問題を最適化問題に変換する。
次に、量子フィージビリティラベル(QFL)を用いて、最適化問題に対して実現可能か不可能かに応じて、可能なすべてのソリューションをラベル付けする。
最後に、可変量子探索(VQS)は、すべての実現可能な解を見つけるために用いられる。
sdfアルゴリズムは、整数が増すにつれて回路深度が線形にスケーリングし、効率的な因子分解のために浅層量子回路を利用する。
回路内のゲート数を最小限にすることで、アルゴリズムは実現可能性を高め、エラーに対する脆弱性を減らす。
関連論文リスト
- Maximizing the practical achievability of quantum annealing attacks on factorization-based cryptography [0.0]
本研究は、整数分解問題と離散対数問題に基づくスキームの暗号解析のための量子的手法に焦点を当てる。
本稿では、量子計算と古典計算を組み合わせたアプローチを改善することにより、分解問題の最大の事例を現実的に解く方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T11:55:23Z) - Quantum Circuit Optimization with AlphaTensor [47.9303833600197]
我々は,所定の回路を実装するために必要なTゲート数を最小化する手法であるAlphaTensor-Quantumを開発した。
Tカウント最適化の既存の方法とは異なり、AlphaTensor-Quantumは量子計算に関するドメイン固有の知識を取り入れ、ガジェットを活用することができる。
注目すべきは、有限体における乗法であるカラツバの手法に似た効率的なアルゴリズムを発見することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-22T09:20:54Z) - Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。
本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。
私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z) - Enhancing Quantum Algorithms for Quadratic Unconstrained Binary Optimization via Integer Programming [0.0]
本研究では,最適化のための量子および古典的手法の可能性を統合する。
線形緩和により問題のサイズを小さくし、最小サイズの量子マシンで問題を処理できるようにした。
実量子ハードウェアの計算結果を多数提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-10T20:12:53Z) - Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。
量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z) - 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) - An Algebraic-Geometry Approach to Prime Factorization [0.0]
素因数分解のための新しいアルゴリズムは、暗号アルゴリズムの現在の実装に実践的な影響を与える可能性がある。
n/2以上のパラメータを効率的に評価できる多様体が存在することを示す。
ある場合、 n/2 以上のパラメータが与えられたとき、効率的に点を評価できる多様体が存在することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-23T15:31:07Z) - 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) - Quantum mean value approximator for hard integer value problems [19.4417702222583]
正確な予想よりも近似を用いることで、最適化を大幅に改善できることを示す。
効率的な古典的サンプリングアルゴリズムとともに、極小ゲート数を持つ量子アルゴリズムは、一般的な整数値問題の効率を向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-27T13:03:52Z) - Digitized Adiabatic Quantum Factorization [3.53163169498295]
本稿では,Adiabatic quantum factorizationアルゴリズムをデジタル化することで,デジタル化アディアバティック量子コンピューティングパラダイムにおける代替因数分解法を提案する。
この高速分解アルゴリズムは、利用可能なゲートベースの量子コンピュータに適している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-19T13:26:23Z) - Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。
また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)
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。