論文の概要: Polynomial-depth quantum algorithm for computing matrix determinant
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16619v2
- Date: Thu, 16 May 2024 10:41:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 18:55:01.345021
- Title: Polynomial-depth quantum algorithm for computing matrix determinant
- Title(参考訳): 行列行列式計算のための多項式深さ量子アルゴリズム
- Authors: Alexander I. Zenchuk, Wentao Qi, Asutosh Kumar, Junde Wu,
- Abstract要約: 正方行列の行列式を計算するアルゴリズムを提案し,それを実現する量子回路を構築する。
行列の各行は、ある量子系の純粋な状態として符号化される。
したがって、認められた行列はこれらの系の量子状態の正規化まで任意である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 46.13392585104221
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose an algorithm for calculating the determinant of a square matrix, and construct the quantum circuit realizing it, using multiqubit control gates (representable in terms of Toffoli gates, CNOTs and SWAPs), Hadamard transformations and $Z$-operators. Each row of the matrix is encoded as a pure state of some quantum system. The admitted matrix is therefore arbitrary up to the normalization of quantum states of those systems. The depth of the proposed algorithm is $O(N^3\log \, N)$ for the $N\times N$ matrix.
- Abstract(参考訳): 本稿では, 正方行列の行列式を計算するアルゴリズムを提案し, 多ビット制御ゲート(トフォリゲート, CNOT, SWAP)、アダマール変換, およびZ$-operatorsを用いて, 量子回路で実現した。
行列の各行は、ある量子系の純粋な状態として符号化される。
したがって、認められた行列はこれらの系の量子状態の正規化まで任意である。
提案アルゴリズムの深さは、$N\times N$ matrixに対して$O(N^3\log \, N)$である。
関連論文リスト
- A square-root speedup for finding the smallest eigenvalue [0.6597195879147555]
エルミート行列の最小固有値を求める量子アルゴリズムについて述べる。
このアルゴリズムは、量子位相推定と量子振幅推定を組み合わせて、2次高速化を実現する。
また、同じランタイムで同様のアルゴリズムを提供し、行列の低エネルギー部分空間に主に置かれる量子状態の準備を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-07T22:52:56Z) - Qubit-Efficient Randomized Quantum Algorithms for Linear Algebra [3.4137115855910767]
本稿では,行列関数からのサンプリング作業のためのランダム化量子アルゴリズムのクラスを提案する。
量子ビットの使用は純粋にアルゴリズムであり、量子データ構造には追加の量子ビットは必要ない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T17:22:49Z) - Efficient quantum algorithms for solving quantum linear system problems [0.0]
拡張行列 $C$ の特異値 0 の右特異ベクトルを求める問題を解くための2つの量子アルゴリズムを提案する。
どちらのアルゴリズムも$kappa $の最適なクエリ複雑性を満たす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-14T02:49:26Z) - Sketching Algorithms and Lower Bounds for Ridge Regression [65.0720777731368]
リッジ回帰問題に対する1+varepsilon$近似解を計算するスケッチベース反復アルゴリズムを提案する。
また,このアルゴリズムがカーネルリッジ回帰の高速化に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-13T22:18:47Z) - Quantum algorithms for matrix operations and linear systems of equations [65.62256987706128]
本稿では,「Sender-Receiver」モデルを用いた行列演算のための量子アルゴリズムを提案する。
これらの量子プロトコルは、他の量子スキームのサブルーチンとして使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T08:12:20Z) - Quantum Algorithm for Matrix Logarithm by Integral Formula [0.0]
近年,行列ベクトル積 $f(A)b$ に対応する状態 $|frangle$ を計算する量子アルゴリズムが提案されている。
サブルーチンとしてLCU法とブロック符号化技術を用いる量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-17T05:46:12Z) - Efficient algorithm for generating Pauli coordinates for an arbitrary
linear operator [0.0]
我々は、特定の基底に対して$mathcal O(mathrm N2logmathrm N)$演算のみを含む効率的なアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは$mathcal O(mathrm N3)$演算よりも少ないため、大きな$mathrm N$の場合、量子コンピューティングアルゴリズムの事前処理ステップとして使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T20:57:39Z) - Quantum algorithms for spectral sums [50.045011844765185]
正半定値行列(PSD)のスペクトル和を推定するための新しい量子アルゴリズムを提案する。
本稿では, スペクトルグラフ理論における3つの問題に対して, アルゴリズムと手法が適用可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-12T16:29:45Z) - Hutch++: Optimal Stochastic Trace Estimation [75.45968495410048]
我々は、任意の正半定値(PSD)$A$に対して、$(1 pm epsilon)$を$tr(A)$に近似する新しいランダム化アルゴリズムであるHutch++を導入する。
実験ではハッチンソン法を著しく上回る結果を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T16:45:37Z) - Second-order Conditional Gradient Sliding [79.66739383117232]
本稿では,emphSecond-Order Conditional Gradient Sliding (SOCGS)アルゴリズムを提案する。
SOCGSアルゴリズムは、有限個の線形収束反復の後、原始ギャップに二次的に収束する。
実現可能な領域が線形最適化オラクルを通してのみ効率的にアクセスできる場合に有用である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-20T17:52:18Z)
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。