論文の概要: Unified Information Dynamic Analysis of Quantum Decision-Making and
Search Algorithms: Computational Intelligence Measure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03233v1
- Date: Tue, 30 May 2023 17:04:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-11 13:37:20.185444
- Title: Unified Information Dynamic Analysis of Quantum Decision-Making and
Search Algorithms: Computational Intelligence Measure
- Title（参考訳）: 量子意思決定と探索アルゴリズムの統一的情報動的解析:計算知性尺度
- Authors: Sergey V. Ulyanov, Fabio Ghisi, Ichiro Kurawaki and Viktor S. Ulyanov
- Abstract要約: 量子アルゴリズム(QA)の進化を情報理論の観点から検討する。
Deutsch-Jozsa, Shor, Groverアルゴリズムにおける古典的および量子的情報フローの解析が用いられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There are important algorithms built upon a mixture of basic techniques
described; for example, the Fast Fourier Transform (FFT) employs both
Divide-and-Conquer and Transform-and-Conquer techniques. In this article, the
evolution of a quantum algorithm (QA) is examined from an information theory
viewpoint. The complex vector entering the quantum algorithmic gate - QAG is
considered as an information source both from the classical and the quantum
level. The analysis of the classical and quantum information flow in
Deutsch-Jozsa, Shor and Grover algorithms is used. It is shown that QAG, based
on superposition of states, quantum entanglement and interference, when acting
on the input vector, stores information into the system state, minimizing the
gap between classical Shannon entropy and quantum von Neumann entropy.
Minimizing of the gap between Shannon and von Neumann entropies is considered
as a termination criterion of QA computational intelligence measure.
- Abstract（参考訳）: 例えば、Fast Fourier Transform (FFT) では、Divide-and-Conquer と Transform-and-Conquer の両方のテクニックを採用している。
本稿では,情報理論の観点から量子アルゴリズム(QA)の進化を考察する。
量子アルゴリズムゲート - qag に入る複素ベクトルは、古典レベルと量子レベルの両方からの情報源と見なされる。
Deutsch-Jozsa, Shor, Groverアルゴリズムにおける古典的および量子的情報フローの解析が用いられる。
入力ベクトルに作用する時、qagは状態の重ね合わせ、量子の絡み合い、干渉に基づき、古典的なシャノンエントロピーと量子フォン・ノイマンエントロピーの間のギャップを最小にし、システム状態に情報を格納する。
シャノンとフォン・ノイマンのエントロピーのギャップを最小化することは、QA計算知能測定の終了基準と見なされている。
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