Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalized quantum Arimoto-Blahut algorithm and its application to quantum information bottleneck

論文の概要: Generalized quantum Arimoto-Blahut algorithm and its application to quantum information bottleneck

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11188v1
Date: Sun, 19 Nov 2023 00:06:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-22 06:54:24.704477
Title: Generalized quantum Arimoto-Blahut algorithm and its application to quantum information bottleneck
Title（参考訳）: 一般化量子有元ブラフトアルゴリズムとその量子情報ボトルネックへの応用
Authors: Masahito Hayashi and Geng Liu
Abstract要約: 量子アリーモト・ブラフトアルゴリズムを線形制約付き密度行列の集合上で定義される関数に一般化する。得られたアルゴリズムとGrimsmoとStillの既存のアルゴリズムを数値的に比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 55.22418739014892
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We generalize the quantum Arimoto-Blahut algorithm by Ramakrishnan et al. (IEEE Trans. IT, 67, 946 (2021)) to a function defined over a set of density matrices with linear constraints. This algorithm has wider applicability. Hence, we apply our algorithm to the quantum information bottleneck with three quantum systems, which can be used for quantum learning. We numerically compare our obtained algorithm with the existing algorithm by Grimsmo and Still (Phys. Rev. A, 94, 012338 (2016)). Our numerical analysis shows that our algorithm is better than their algorithm.
Abstract（参考訳）: 我々は、Ramakrishnan et al. (IEEE Trans) による量子アリーモト・ブラフトアルゴリズムを一般化する。 IT, 67, 946 (2021) は線形制約のある密度行列の集合上で定義される関数である。このアルゴリズムは適用範囲が広い。そこで,本アルゴリズムを3つの量子システムを用いた量子情報ボトルネックに適用し,量子学習に適用する。得られたアルゴリズムを,Grimsmo と Still (Phys) の既存アルゴリズムと比較した。 A, 94, 012338 (2016)。数値解析の結果,我々のアルゴリズムはアルゴリズムよりも優れていることがわかった。

関連論文リスト

Quantum multi-row iteration algorithm for linear systems with non-square coefficient matrices [7.174256268278207]
古典的マルチロー反復法に着想を得た量子アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは,不整合系の解法に適した係数行列の要求を小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-06T03:32:02Z)
The Algorithm for Solving Quantum Linear Systems of Equations With Coherent Superposition and Its Extended Applications [8.8400072344375]
コヒーレント重ね合わせを持つ方程式の量子線型系を解くための2つの量子アルゴリズムを提案する。 2つの量子アルゴリズムは、ランクと一般解の両方を1つの測定で計算できる。分析の結果,提案アルゴリズムは主に軽量対称暗号に対する攻撃に適していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-11T03:03:14Z)
Quantum algorithms for Hopcroft's problem [45.45456673484445]
計算幾何学の基本的な問題であるホップクロフト問題に対する量子アルゴリズムについて検討する。この問題の古典的な複雑さはよく研究されており、最もよく知られているアルゴリズムは$O(n4/3)の時間で動作する。我々の結果は、時間複雑性が$widetilde O(n5/6)$の2つの異なる量子アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-02T10:29:06Z)
Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
Iterative Quantum Algorithms for Maximum Independent Set: A Tale of Low-Depth Quantum Algorithms [0.0]
我々は、反復最大量子アルゴリズム(Iterative Maximum Quantum Algorithms)と呼ばれる、量子最適化のための新しいハイブリッドアプローチのクラスについて研究する。深度$p=1$のQAOAの場合、このアルゴリズムはMISの古典的欲求アルゴリズムと全く同じ操作と選択を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-22T18:00:03Z)
Limitations for Quantum Algorithms to Solve Turbulent and Chaotic Systems [0.2624902795082451]
非線形力学系を解くための量子コンピュータの限界について検討する。正規化解ベクトルを近似した量子状態を出力することを目的とした量子アルゴリズムに対して、重要な制限を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-13T11:06:02Z)
Simulating the quantum Fourier transform, Grover's algorithm, and the quantum counting algorithm with limited entanglement using tensor-networks [0.0]
我々は、限られた絡み合いを持つ量子アルゴリズムの実行をシミュレートする。絡み合いが幾分小さくても,アルゴリズムは高い忠実度で実行可能であることがわかった。我々の結果は、将来の量子コンピュータ上でこれらのアルゴリズムを実行することを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-04T12:42:18Z)
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)
Entanglement and coherence in Bernstein-Vazirani algorithm [58.720142291102135]
Bernstein-Vaziraniアルゴリズムは、オラクルに符号化されたビット文字列を決定できる。我々はベルンシュタイン・ヴァジラニアルゴリズムの量子資源を詳細に分析する。絡み合いがない場合、初期状態における量子コヒーレンス量とアルゴリズムの性能が直接関係していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-26T20:32:36Z)
Fast Black-Box Quantum State Preparation Based on Linear Combination of Unitaries [21.632886077572046]
ユニタリ(LCU)の線形結合によるブラックボックス状態の準備法を提案する。我々のアルゴリズムは、必要となるキュービットとトフォリゲートをビット精度nでそれぞれ2log(n)とnに減らし、既存の最良の結果を改善する。現在のアルゴリズムのさらなる複雑さの低減は、ブラックボックスの量子状態の準備を現実に近づける。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-13T12:29:06Z)

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。