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。
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