論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12371v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 07:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 20:06:22.305295
• Title: Hybrid Quantum-Classical Algorithms
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子古典アルゴリズム
• Authors: Roberto Campos,
• Abstract要約: この論文は、古典的アルゴリズムと量子コンピューティングを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを探求し、古典的アルゴリズムの性能を向上させる。 ハイブリッド探索とサンプル最適化アルゴリズムと、化学における量子アルゴリズムのコストと性能を評価する古典的アルゴリズムの2つのアプローチが研究されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This thesis explores hybrid algorithms that combine classical and quantum computing to enhance the performance of classical algorithms. Two approaches are studied: a hybrid search and sample optimization algorithm and a classical algorithm that assesses the cost and performance of quantum algorithms in chemistry. Hybrid algorithms are vital due to limitations in both classical and quantum computing, offering a solution by leveraging the strengths of both. The first algorithm, quantum Metropolis Solver (QMS), adapts a quantum walk to a Metropolis-Hastings algorithm for industrial applications, demonstrating advantages over classical counterparts in various sectors. The second algorithm, TFermion, is a classical tool for evaluating the cost of T-type gates in quantum chemistry algorithms, aiding in the comparison and execution of these algorithms on real quantum hardware, and applied to the design of more efficient electric batteries.
• Abstract（参考訳）: この論文は、古典的アルゴリズムと量子コンピューティングを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを探求し、古典的アルゴリズムの性能を向上させる。 ハイブリッド探索とサンプル最適化アルゴリズムと、化学における量子アルゴリズムのコストと性能を評価する古典的アルゴリズムの2つのアプローチが研究されている。 ハイブリッドアルゴリズムは、古典コンピューティングと量子コンピューティングの両方の制限のために不可欠であり、両方の長所を利用するソリューションを提供する。 最初のアルゴリズムである量子Metropolis Solver (QMS)は、産業応用のためのMetropolis-Hastingsアルゴリズムに量子ウォークを適応させ、様々な分野における古典的手法よりも有利であることを示す。 第2のアルゴリズムであるTFermionは、量子化学アルゴリズムにおけるT型ゲートのコストを評価し、これらのアルゴリズムを実際の量子ハードウェア上での比較と実行を支援し、より効率的な電池の設計に適用するための古典的なツールである。

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