論文の概要: Integer Factorization through Func-QAOA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15162v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 18:00:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 18:20:01.283495
- Title: Integer Factorization through Func-QAOA
- Title(参考訳): func-qaoaによる整数分解
- Authors: Mostafa Atallah, Haemanth Velmurugan, Rohan Sharma, Siddhant Midha,
Shamim Al Mamun, Ludmila Botelho, Adam Glos, \"Ozlem Salehi
- Abstract要約: 暗号時間整数分解のための効率的な古典的アルゴリズムは発見されていない。
本稿では,Func-QAOAによる因子化手法を提案する。
- 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: Integer factorization is a significant problem, with implications for the
security of widely-used cryptographic schemes. No efficient classical algorithm
for polynomial-time integer factorization has been found despite extensive
research. Although Peter Shor's breakthrough quantum algorithm offers a viable
solution, current limitations of noisy intermediate-scale quantum (NISQ)
computers hinder its practical implementation. To address this, researchers
have explored alternative methods for factorization suitable for NISQ devices.
One such method is the Quantum Approximate Optimization Algorithm, which treats
factoring as an optimization problem defined over binary bits, resulting in
various problematic aspects. In this paper, we explore the Func-QAOA approach
for factorization, which premises overcoming some of the limitations of
previous approaches and allows the incorporation of more advanced factorization
techniques. After reviewing the most promising quantum implementations for
integer arithmetics, we present a few illustrative examples to demonstrate the
efficacy of the Func-QAOA approach and discuss methods to reduce the search
space to speed up the optimization process.
- Abstract(参考訳): 整数分解は重要な問題であり、広く使われている暗号方式のセキュリティに影響を及ぼす。
多項式時間整数分解の効率的な古典的アルゴリズムは、広範な研究にもかかわらず発見されていない。
Peter Shorのブレークスルー量子アルゴリズムは実現可能なソリューションを提供するが、現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)コンピュータの制限は、その実装を妨げている。
これを解決するために、研究者はNISQデバイスに適した分解方法を探究した。
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm)は、二進ビット上で定義される最適化問題として分解を扱うアルゴリズムである。
本稿では,従来の手法の限界を克服し,より高度な因子化手法を取り入れることを可能にする,因子化のためのfunc-qaoaアプローチについて検討する。
整数演算の最も有望な量子実装をレビューした後、func-qaoaアプローチの有効性を示すいくつかの例を示し、最適化プロセスを高速化するための探索空間を減らす方法について論じる。
関連論文リスト
- Efficient Model-Free Exploration in Low-Rank MDPs [76.87340323826945]
低ランクマルコフ決定プロセスは、関数近似を持つRLに対して単純だが表現力のあるフレームワークを提供する。
既存のアルゴリズムは、(1)計算的に抽出可能であるか、または(2)制限的な統計的仮定に依存している。
提案手法は,低ランクMPPの探索のための最初の実証可能なサンプル効率アルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-08T15:41:48Z) - A Review on Quantum Approximate Optimization Algorithm and its Variants [47.89542334125886]
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、QAOA)は、難解な最適化問題を解くことを目的とした、非常に有望な変分量子アルゴリズムである。
この総合的なレビューは、様々なシナリオにおけるパフォーマンス分析を含む、QAOAの現状の概要を提供する。
我々は,提案アルゴリズムの今後の展望と方向性を探りながら,選択したQAOA拡張と変種の比較研究を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T15:28:12Z) - Enhanced Scalability in Assessing Quantum Integer Factorization Performance [1.0619039878979954]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-09T08:14:28Z) - Pure Quantum Gradient Descent Algorithm and Full Quantum Variational
Eigensolver [0.7149735232319818]
勾配勾配勾配勾配法は広く採用されている最適化法である。
単一オラクル計算のみを必要とする新しい量子ベース勾配計算法を提案する。
我々は量子勾配降下法をうまく実装し、変分量子固有解法(VQE)に適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-07T05:52:41Z) - End-to-end resource analysis for quantum interior point methods and
portfolio optimization [92.13478140615481]
問題入力から問題出力までの完全な量子回路レベルのアルゴリズム記述を提供する。
アルゴリズムの実行に必要な論理量子ビットの数と非クリフォードTゲートの量/深さを報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T18:54:48Z) - Iteration Complexity of Variational Quantum Algorithms [5.684122393859336]
雑音は量子回路のバイアスによる目的関数の評価を行う。
我々は、欠落した保証を導き、収束率が影響を受けないことを見出す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T19:18:41Z) - A Constrained Optimization Approach to Bilevel Optimization with
Multiple Inner Minima [49.320758794766185]
そこで本研究では,両レベル問題を等価な制約付き最適化に変換する手法を提案する。
このようなアプローチには、(a)多重内極小問題への対処、(b)ジャコビアン計算のない完全一階効率など、いくつかの利点がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-01T18:20:01Z) - 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) - Hybrid Quantum Computing -- Tabu Search Algorithm for Partitioning
Problems: preliminary study on the Traveling Salesman Problem [0.8434687648198277]
本稿では,ハイブリッド量子コンピューティング - Tabu Search Algorithm と呼ばれる新しい解法を提案する。
提案手法の主な運用柱は、量子資源へのアクセスの制御の強化と、収益性のないアクセスの大幅な削減である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-09T11:21:50Z) - 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。