論文の概要: Quantum algorithm for unstructured search of ranked targets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00332v1
- Date: Sat, 30 Nov 2024 03:11:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:44:08.090553
- Title: Quantum algorithm for unstructured search of ranked targets
- Title（参考訳）: ランク付け対象の非構造化探索のための量子アルゴリズム
- Authors: Kota Tani, Shunji Tsuchiya, Seiichiro Tani, Yuki Takeuchi,
- Abstract要約: グローバーの量子アルゴリズムは、どの古典的アルゴリズムよりも高速に、構造化されていないデータベースからマークされたアイテムを見つけることができる。
複数のマークされた項目間のコヒーレンスにより,Groverのアルゴリズムで最も優先度の高い項目を見つける確率が高まることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Grover's quantum algorithm can find a marked item from an unstructured database faster than any classical algorithm, and hence it has been used for several applications such as cryptanalysis and optimization. When there exist multiple marked items, Grover's algorithm has the property of finding one of them uniformly at random. To further broaden the application range, it was generalized so that it finds marked items with probabilities according to their priority by encoding the priority into amplitudes applied by Grover's oracle operator. In this paper, to achieve a similar generalization, we examine a different encoding that incorporates the priority into phases applied by the oracle operator. We compare the previous and our oracle operators and observe that which one performs better depends on priority parameters. Since the priority parameters can be considered as the magnitude of the correlated phase error on Grover's oracle operator, the analysis of our oracle operator also reveals the robustness of the original Grover's algorithm against correlated noises. We further numerically show that the coherence between multiple marked items increases the probability of finding the most prioritized one in Grover's algorithm with our oracle operator.
- Abstract（参考訳）: グローバーの量子アルゴリズムは、どんな古典的アルゴリズムよりも高速に構造化されていないデータベースからマークされたアイテムを見つけることができるため、暗号解析や最適化などのいくつかのアプリケーションで使われている。
複数のマークされたアイテムが存在する場合、グローバーのアルゴリズムはそれらのうちの1つをランダムに見つける特性を持つ。
さらに適用範囲を広げるために、Groverのオラクル演算子によって適用される振幅に優先度をエンコードすることで、優先度に応じて確率の高いマーク項目を見つけるように一般化された。
本稿では、同様の一般化を実現するために、オーラクル演算子によって適用される位相に優先度を組み込む異なる符号化法を検討する。
先代と約定演算子を比較し、どの演算がより優れた処理を行うかが優先パラメータに依存することを観察する。
優先パラメータはGroverのオラクル演算子における相関位相誤差の大きさとみなすことができるため、我々のオラクル演算子は相関雑音に対するオリジナルのGroverのアルゴリズムの堅牢性も明らかにする。
さらに,複数のマークされた項目間のコヒーレンスによって,Groverのアルゴリズムで最も優先度の高い項目を見つける確率が増加することを示す。
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