論文の概要: Accelerated first detection in discrete-time quantum walks using sharp restarts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09477v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 14:33:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:24:16.283808
• Title: Accelerated first detection in discrete-time quantum walks using sharp restarts
• Title（参考訳）: 急激な再起動を用いた離散時間量子ウォークにおける加速第1検出
• Authors: Kunal Shukla, Riddhi Chatterjee, C. M. Chandrashekar,
• Abstract要約: 監視された離散時間量子ウォーク(DTQW)の再起動が量子ヒット時間にどのように影響するかを示す。 再起動したDTQWは、ターゲット探索における古典的ランダムウォークよりも優れていた。 本研究は,量子ウォークに基づく探索アルゴリズムにおけるDTQWのより効率的な利用方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.501693072047969
• License:
• Abstract: Restart is a common strategy observed in nature that accelerates first-passage processes and has been extensively studied using classical random walks. In the quantum regime, restart in continuous-time quantum walks (CTQWs) has been shown to expedite the quantum hitting times. Here, we study how restarting monitored discrete-time quantum walks (DTQWs) affects the quantum hitting times. We show that the restarted DTQWs outperform classical random walks in target searches, benefiting from quantum ballistic propagation, a feature shared with their continuous-time counterparts. Moreover, the explicit coin degree of freedom in DTQWs allows them to surpass even CTQWs in target detection without sacrificing any quantum advantage. Additionally, knowledge of the target's parity or position relative to the origin can be leveraged to tailor DTQWs for even faster searches. Our study paves the way for more efficient use of DTQWs in quantum-walk-based search algorithms, simulations and modeling of quantum transport towards targeted sites in complex quantum networks.
• Abstract（参考訳）: 再スタートは自然界で観察される一般的な戦略であり、最初の通過過程を加速し、古典的なランダムウォークを用いて広く研究されてきた。 量子状態において、連続時間量子ウォーク(CTQWs)における再起動は、量子の打点時間を速めることが示されている。 本稿では、監視された離散時間量子ウォーク(DTQW)の再起動が、量子打球時間に与える影響について検討する。 再起動したDTQWは、従来のランダムウォークよりも高速で、連続時間と共有する量子弾道伝播の恩恵を受けていることを示す。 さらに、DTQWの明示的なコイン自由度は、量子的優位性を犠牲にすることなく、ターゲット検出においてCTQWを超越することができる。 さらに、ターゲットのパリティや原点に対する位置に関する知識は、より高速な検索のためにDTQWを調整するために利用することができる。 本研究は,複雑な量子ネットワークのターゲットサイトを対象とした,量子ウォークに基づく探索アルゴリズム,シミュレーション,および量子輸送のモデル化におけるDTQWのより効率的な利用方法である。

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