論文の概要: A quantum walk-based scheme for distributed searching on arbitrary
graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10451v2
- Date: Sat, 23 Dec 2023 17:21:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-28 01:36:45.891600
- Title: A quantum walk-based scheme for distributed searching on arbitrary
graphs
- Title(参考訳): 任意のグラフ上の分散探索のための量子ウォークに基づくスキーム
- Authors: Mathieu Roget and Giuseppe Di Molfetta
- Abstract要約: 離散時間量子ウォークは、量子セルオートマトンの一粒子セクターとして知られている。
この研究は、任意のグラフ上のノードやエッジを探索するために設計された新しい量子ウォークベースの探索スキームを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A discrete time quantum walk is known to be the single-particle sector of a
quantum cellular automaton. Searching in this mathematical framework has
interested the community since a long time. However, most results consider
spatial search on regular graphs. This work introduces a new quantum walk-based
searching scheme, designed to search nodes or edges on arbitrary graphs. As
byproduct, such new model allows to generalise quantum cellular automata,
usually defined on regular grids, to quantum anonymous networks, allowing a new
physics-like mathematical environment for distributed quantum computing.
- Abstract(参考訳): 離散時間量子ウォークは、量子セルオートマトンの単粒子セクタであることが知られている。
この数学的枠組みでの探索は、長い間コミュニティに関心を寄せてきた。
しかし、ほとんどの結果は正規グラフ上の空間探索を考える。
この研究は、任意のグラフ上のノードやエッジを探索するために設計された新しい量子ウォークベースの探索スキームを導入する。
副産物として、このような新しいモデルは、通常正規格子上で定義される量子セルセルオートマトンを量子匿名ネットワークに一般化し、分散量子コンピューティングのための物理学のような新しい数学的環境を可能にする。
関連論文リスト
- 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) - Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach [117.4705494502186]
我々は3つのハイブリッド量子k-Meansアルゴリズムを設計、実装、評価する。
我々は距離の計算を高速化するために量子現象を利用する。
我々は、我々のハイブリッド量子k-平均アルゴリズムが古典的バージョンよりも効率的であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T16:04:16Z) - On the quantum simulation of complex networks [0.0]
連続時間量子ウォークアルゴリズムは、ハミルトニアンがグラフの隣接行列によって与えられる量子系の力学をシミュレートできると仮定する。
我々は、量子シミュレーションの最先端の結果を、少数のハブを含むグラフにまで拡張するが、それ以外はスパースである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-12T18:55:31Z) - QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional
Networks [124.7972093110732]
本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。
現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。
我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T21:43:16Z) - From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。
本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。
今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T02:56:47Z) - Designing exceptional-point-based graphs yielding topologically
guaranteed quantum search [0.0]
非エルミート生存作用素のすべての固有値が 0 に合体する性質でウォークを構築する方法を示す。
結果の探索は、任意の初期条件に対して有界時間で成功することが保証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T04:30:24Z) - Quadratic speedup for spatial search by continuous-time quantum walk [0.0]
連続時間量子ウォークは、空間探索として知られるグラフ内のマークされたノードの集合の中のノードを見つけるという根本的な問題に取り組むためのフレームワークを提供する。
連続時間量子ウォーク探索アルゴリズムでは,任意のノード数を持つグラフにおいて,従来のランダムウォークよりも2次的に高速なマークノードを見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-23T17:57:49Z) - Imaginary Time Propagation on a Quantum Chip [50.591267188664666]
想像時間における進化は、量子多体系の基底状態を見つけるための顕著な技術である。
本稿では,量子コンピュータ上での仮想時間伝搬を実現するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T12:48:00Z) - Quantum walk processes in quantum devices [55.41644538483948]
グラフ上の量子ウォークを量子回路として表現する方法を研究する。
提案手法は,量子ウォークアルゴリズムを量子コンピュータ上で効率的に実装する方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T18:04:16Z) - Compiling single-qubit braiding gate for Fibonacci anyons topological
quantum computation [0.0]
トポロジカル量子計算(トポロジカル量子計算)は、デコヒーレンスを大幅に削減する量子コンピュータの実装である。
トポロジカルキュービットは、アノンと呼ばれる2次元準粒子のトポロジカル進化において符号化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-08T15:34:03Z) - How fast do quantum walks mix? [0.34410212782758054]
我々は、各エッジが独立に$p$の確率で存在する「エルド」オス・レーニランダムネットワークの量子混合時間を求める。
この結果から、ランダムハミルトニアンによって定義された孤立量子系の平衡時間に関する新たな知見が得られるかもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-14T10:45:41Z)
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。