Fugu-MT 論文翻訳(概要): A typology of quantum algorithms

論文の概要: A typology of quantum algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05178v1
Date: Sat, 6 Jul 2024 20:41:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 20:46:54.670130
Title: A typology of quantum algorithms
Title（参考訳）: 量子アルゴリズムの類型論
Authors: Pablo Arnault, Pablo Arrighi, Steven Herbert, Evi Kasnetsi, Tianyi Li,
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.967426628955258
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We draw the current landscape of quantum algorithms, by classifying about 130 quantum algorithms, according to the fundamental mathematical problems they solve, their real-world applications, the main subroutines they employ, and several other relevant criteria. The primary objectives include revealing trends of algorithms, identifying promising fields for implementations in the NISQ era, and identifying the key algorithmic primitives that power quantum advantage.
Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムの現在の展望は、解いた基本的な数学的問題、実世界の応用、採用する主要なサブルーチン、その他いくつかの関連する基準に従って、約130の量子アルゴリズムを分類することによって描いている。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。

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)
On Quantum Algorithms for Efficient Solutions of General Classes of Structured Markov Processes [8.26313272946503]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-27T17:06:16Z)
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 algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z)
A Review on Quantum Approximate Optimization Algorithm and its Variants [47.89542334125886]
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、QAOA)は、難解な最適化問題を解くことを目的とした、非常に有望な変分量子アルゴリズムである。この総合的なレビューは、様々なシナリオにおけるパフォーマンス分析を含む、QAOAの現状の概要を提供する。我々は,提案アルゴリズムの今後の展望と方向性を探りながら,選択したQAOA拡張と変種の比較研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-15T15:28:12Z)
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)
An introduction to variational quantum algorithms for combinatorial optimization problems [0.0]
このチュートリアルは変分量子アルゴリズムのクラスに関する数学的記述を提供する。量子側および古典側におけるこれらのハイブリッドアルゴリズムの重要な側面を正確に紹介する。我々はQAOAに特に注意を払って、そのアルゴリズムに関わる量子回路と、その可能な誘導関数によって満たされる特性を詳述した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-22T14:27:52Z)
A brief introduction to quantum algorithms [3.454865774480229]
まず、量子並列性、量子アルゴリズムの基本的枠組み、および量子アルゴリズム設計の難しさを解明することから始める。その後、過去30年から40年にわたる量子アルゴリズム研究の進歩の歴史的概要に焦点をあてる。最後に、量子アルゴリズムの研究に関する2つの一般的な疑問を明らかにし、さらなる探索のために読者を刺激することを望んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-21T03:00:25Z)
Quantum Phase Recognition via Quantum Kernel Methods [6.3286116342955845]
本稿では,量子位相認識問題における量子学習アルゴリズムのパワーについて考察する。我々は, 対称性保護位相と対称性破壊位相の認識を含む, 様々な問題に対して, アルゴリズムを数値的にベンチマークする。本結果は,多粒子系における量子位相遷移の予測における量子機械学習の能力を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-15T06:17:52Z)
Synthesis of Quantum Circuits with an Island Genetic Algorithm [44.99833362998488]
特定の演算を行うユニタリ行列が与えられた場合、等価な量子回路を得るのは非自明な作業である。量子ウォーカーのコイン、トフォリゲート、フレドキンゲートの3つの問題が研究されている。提案したアルゴリズムは量子回路の分解に効率的であることが証明され、汎用的なアプローチとして、利用可能な計算力によってのみ制限される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-06T13:15:25Z)
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)

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。