論文の概要: A Quantum Approach to solve N-Queens Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16312v1
- Date: Tue, 26 Dec 2023 19:42:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-29 20:03:01.270396
- Title: A Quantum Approach to solve N-Queens Problem
- Title(参考訳): n-queens問題の量子解法
- Authors: Santhosh G S, Piyush Joshi, Ayan Barui and Prasanta K. Panigrahi
- Abstract要約: 我々はN-Queens問題を解くために、2つの革新的な量子アルゴリズムを導入した。
N-クイーン問題(N-Queens problem)とは、N倍のN$チェスボードにN$クイーンを配置し、同じ行、列、対角線で互いに攻撃を受けないようにすることである。
このアルゴリズムは、制御されたW状態と動的回路を用いて、NP-Complete計算問題に効率的に対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7373617024876725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we have introduced two innovative quantum algorithms: the
Direct Column Algorithm and the Quantum Backtracking Algorithm to solve
N-Queens problem, which involves the arrangement of $N$ queens on an $N \times
N$ chessboard such that they are not under attack from each other on the same
row, column and diagonal. These algorithms utilizes Controlled W-states and
dynamic circuits, to efficiently address this NP-Complete computational
problem. The Direct Column Algorithm strategically reduces the search space,
simplifying the solution process, even with exponential circuit complexity as
the problem size grows, while Quantum Backtracking Algorithm emulates classical
backtracking techniques within a quantum framework which allows the possibility
of solving complex problems like satellite communication, routing and VLSI
testing.
- Abstract(参考訳): 本研究では,N-Queens問題を解決するために,N-Queens問題に対して,N-Queens問題に対して,N-QueensをN-times N$チェスボードに配置するダイレクトカラムアルゴリズムとQuantum Backtracking Algorithmという2つの革新的な量子アルゴリズムを導入した。
これらのアルゴリズムはこのNP-Complete計算問題に効率的に対処するために制御W状態と動的回路を利用する。
ダイレクトカラムアルゴリズムは探索空間を戦略的に減らし、問題のサイズが大きくなるにつれて指数回路の複雑さが増大しても解法プロセスを単純化する一方、量子バックトラックアルゴリズムは古典的なバックトラッキング技術を量子フレームワーク内でエミュレートし、衛星通信やルーティング、VLSIテストといった複雑な問題を解くことができる。
関連論文リスト
- Solving non-native combinatorial optimization problems using hybrid
quantum-classical algorithms [0.0]
組合せ最適化は、物流から金融まで幅広い分野に適用可能な、困難な問題である。
量子コンピューティングは、様々なアルゴリズムを用いてこれらの問題を解決するために使われてきた。
この研究は、量子と古典のリソースをハイブリッドなアプローチで統合することで、これらの課題を克服する枠組みを提示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T17:46:04Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T09:32:07Z) - Quantum Variational Algorithms for the Allocation of Resources in a
Cloud/Edge Architecture [1.1715858161748576]
クラウド/エッジアーキテクチャは、異種コンピューティングノードの複数のレイヤを編成する必要がある。
異なるノード上での計算の最適割り当てとスケジューリングは非常に難しい問題であり、NP困難である。
近い将来,変分量子アルゴリズムが古典的アルゴリズムの代替となる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-25T17:37:40Z) - Optimized General Uniform Quantum State Preparation [0.0]
我々は,任意のN状態の均一な重ね合わせを調製し,奥行きを最小化し,アシラリー量子ビットを使わずに最適化された回路の一般解法を開発した。
このアルゴリズムは、特に2つのワイヤゲートの使用において効率的であり、IonQ量子コンピュータ上で検証され、量子非構造探索アルゴリズムに応用されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T22:40:33Z) - Iterative Quantum Algorithms for Maximum Independent Set: A Tale of
Low-Depth Quantum Algorithms [0.0]
我々は、反復最大量子アルゴリズム(Iterative Maximum Quantum Algorithms)と呼ばれる、量子最適化のための新しいハイブリッドアプローチのクラスについて研究する。
深度$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) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T11:57:15Z) - Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。
量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-06T22:01:49Z) - Accelerating the training of single-layer binary neural networks using
the HHL quantum algorithm [58.720142291102135]
Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) の量子力学的実装から有用な情報が抽出可能であることを示す。
しかし,本論文では,HHLの量子力学的実装から有用な情報を抽出し,古典的側面における解を見つける際の複雑性を低減することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-23T11:58:05Z) - Implementable Hybrid Quantum Ant Colony Optimization Algorithm [0.0]
NP-hard問題に対する近似解を生成するための新しいハイブリッド量子アルゴリズムを提案する。
我々は,近距離量子コンピュータで真に実装できる改良されたアルゴリズムを開発した。
ノイズレス量子回路をシミュレートしたベンチマークと、IBM量子コンピュータを用いた実験により、アルゴリズムの有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-08T13:50:51Z) - 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) - Quantum Geometric Machine Learning for Quantum Circuits and Control [78.50747042819503]
我々は、量子幾何学的制御問題に対するディープラーニングの適用をレビューし、拡張する。
量子回路合成問題における時間-最適制御の強化について述べる。
我々の研究結果は、時間-最適制御問題に対する機械学習と幾何学的手法を組み合わせた量子制御と量子情報理論の研究者にとって興味深いものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T19:12:14Z)
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。