論文の概要: On Quantum Algorithms for Efficient Solutions of General Classes of Structured Markov Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17959v1
- Date: Sat, 27 Apr 2024 17:06:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 18:32:14.041145
- Title: On Quantum Algorithms for Efficient Solutions of General Classes of Structured Markov Processes
- Title（参考訳）: 構造化マルコフ過程の一般クラスの効率的な解の量子アルゴリズムについて
- Authors: Vasileios Kalantzis, Mark S. Squillante, Shashanka Ubaru,
- Abstract要約: 構造化マルコフ過程の定常分布を計算するための最初の量子アルゴリズムを考案する。
構造化マルコフ過程によって動機づけられたものの、我々の量子アルゴリズムはより大規模な数値計算問題に対処するために利用される可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.26313272946503
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We study the fundamental problem of efficiently computing the stationary distribution of general classes of structured Markov processes. In strong contrast with previous work, we consider this problem within the context of quantum computational environments from a mathematical perspective and devise the first quantum algorithms for computing the stationary distribution of structured Markov processes. We derive a mathematical analysis of the computational properties of our quantum algorithms together with related theoretical results, establishing that our quantum algorithms provide the potential for significant computational improvements over that of the best-known classical algorithms in various settings of both theoretical and practical importance. Although motivated by structured Markov processes, our quantum algorithms have the potential for being exploited to address a much larger class of numerical computation problems.
- Abstract（参考訳）: 構造化マルコフ過程の一般クラスの定常分布を効率的に計算する基礎的問題について検討する。
従来の研究とは対照的に、数学的観点から量子計算環境の文脈内でこの問題を考察し、構造化マルコフ過程の定常分布を計算するための最初の量子アルゴリズムを考案する。
我々は、量子アルゴリズムの計算特性の数学的解析と関連する理論的結果から導出し、量子アルゴリズムが、理論上および実用上重要な様々な設定において、最もよく知られた古典的アルゴリズムの計算性能よりも大幅に向上する可能性を証明した。
構造化マルコフ過程によって動機づけられたものの、我々の量子アルゴリズムはより大規模な数値計算問題に対処するために利用される可能性がある。
関連論文リスト
- Performance Benchmarking of Quantum Algorithms for Hard Combinatorial Optimization Problems: A Comparative Study of non-FTQC Approaches [0.0]
本研究は、4つの異なる最適化問題にまたがっていくつかの非フォールト耐性量子コンピューティングアルゴリズムを体系的にベンチマークする。
我々のベンチマークには、変分量子固有解法など、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)アルゴリズムが含まれている。
以上の結果から,FTQC以外のアルゴリズムは全ての問題に対して最適に動作しないことが明らかとなり,アルゴリズム戦略の調整の必要性が浮き彫りになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-30T08:41:29Z) - A typology of quantum algorithms [1.967426628955258]
約130個の量子アルゴリズムを分類することで、現在の量子アルゴリズムの風景を描く。
主な目的は、アルゴリズムのトレンドを明らかにすること、NISQ時代の実装に期待できるフィールドを特定すること、量子優位性を支える重要なアルゴリズムプリミティブを特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-06T20:41:05Z) - 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) - Improved Quantum Algorithms for Eigenvalues Finding and Gradient Descent [0.0]
ブロック符号化は、最近開発された量子アルゴリズムの統一フレームワークを形成する量子信号処理において重要な要素である。
本稿では,前述した2つの量子アルゴリズムを効果的に拡張するためにブロック符号化を利用する。
提案手法を,行列逆転や多重固有値推定など,異なる文脈に拡張する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T15:59:03Z) - 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 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) - Quantum algorithms for group convolution, cross-correlation, and
equivariant transformations [9.134244356393665]
群畳み込みと相互相関は、与えられた問題設定に固有の対称性を解析または活用するために一般的に数学で使用される。
ここでは,量子状態として格納されたデータの線形群畳み込みと相互相関を行うための効率的な量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-23T12:21:31Z) - Detailed Account of Complexity for Implementation of Some Gate-Based
Quantum Algorithms [55.41644538483948]
特に、状態準備および読み出しプロセスのような実装のいくつかのステップは、アルゴリズム自体の複雑さの側面を超越することができる。
本稿では、方程式の線形系と微分方程式の線形系を解くための量子アルゴリズムの完全な実装に関わる複雑性について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-23T16:33:33Z) - Quantum-Inspired Algorithms from Randomized Numerical Linear Algebra [53.46106569419296]
我々は、リコメンダシステムと最小二乗回帰のためのクエリをサポートする古典的な(量子でない)動的データ構造を作成する。
これらの問題に対する以前の量子インスパイアされたアルゴリズムは、レバレッジやリッジレベレッジスコアを偽装してサンプリングしていると我々は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-09T01:13:07Z) - An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion [55.41644538483948]
小型地震インバージョン問題を解決するために,D波量子アニールに量子アルゴリズムを適用した。
量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T14:18:44Z) - Approximating the quantum approximate optimization algorithm with
digital-analog interactions [0.0]
ディジタルアナログパラダイムは変分量子近似最適化アルゴリズムに適していることを示す。
我々は,変分アルゴリズムが非変分アルゴリズムよりも有意な改善をもたらす,単一キュービット演算速度のレギュレーションを観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-27T16:01:40Z)
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。