論文の概要: Multiparticle quantum walks for distinguishing hard graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03683v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 10:30:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:49:15.291210
• Title: Multiparticle quantum walks for distinguishing hard graphs
• Title（参考訳）: 硬グラフの識別のための多粒子量子ウォーク
• Authors: Sachin Kasture, Shaheen Acheche, Loic Henriet, Louis-Paul Henry,
• Abstract要約: 特に、多粒子量子ウォークとよく知られた古典的なWLテストを比較する方法について考察する。 我々は、入力重畳状態を持つ k-QW が k-CFI グラフを区別することを示す理論的証明と実験結果を提供する。 さらに、局所的な入力状態を持つ k-1 QW が k-CFI グラフを区別することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Quantum random walks have been shown to be powerful quantum algorithms for certain tasks on graphs like database searching, quantum simulations etc. In this work we focus on its applications for the graph isomorphism problem. In particular we look at how we can compare multi-particle quantum walks and well known classical WL tests and how quantum walks can be used to distinguish hard graphs like CFI graphs which k-WL tests cannot distinguish. We provide theoretical proofs and empirical results to show that a k-QW with input superposition states distinguishes k-CFI graphs. In addition we also prove that a k-1 QW with localized input states distinguishes k-CFI graphs. We also prove some additional results about strongly regular graphs (SRGs).
• Abstract（参考訳）: 量子ランダムウォークは、データベース探索や量子シミュレーションなどのグラフ上の特定のタスクに対する強力な量子アルゴリズムであることが示されている。 本研究では、グラフ同型問題に対するその応用に焦点を当てる。 特に、多粒子量子ウォークとよく知られた古典的なWLテストを比較し、k-WLテストでは区別できないCFIグラフのようなハードグラフを量子ウォークを用いて区別する方法を検討する。 我々は、入力重畳状態を持つ k-QW が k-CFI グラフを区別することを示す理論的証明と実験結果を提供する。 さらに、局所的な入力状態を持つ k-1 QW が k-CFI グラフを区別することを示す。 また、強正則グラフ(SRG)に関するいくつかの追加結果も証明する。

関連論文リスト

• Chordal Graphs and Distinguishability of Quantum Product States [0.0]
  我々は,一方方向LOCCにおける識別性を駆動するキーグラフ構造として,和声を識別する。 我々は、行列完備化の理論との結びつきを確立する和グラフの一方通行LOCC特性を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T12:17:47Z)
• QESK: Quantum-based Entropic Subtree Kernels for Graph Classification [11.51839867040302]
  グラフ分類のための新しいグラフカーネル、すなわち量子ベースのエントロピーサブツリーカーネル(QESK)を提案する。 古典的なWeisfeiler-Lehman (WL) アルゴリズムに付随する一連のエントロピー部分木表現を計算するために,この AMM 行列を用いる方法を示す。 提案したQESKカーネルは,グラフ分類問題に対する最先端のグラフカーネルやグラフ深層学習法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T07:10:03Z)
• QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
  本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。 現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。 我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
• Compilation of algorithm-specific graph states for quantum circuits [55.90903601048249]
  本稿では,高レベル言語で記述された量子回路から,アルゴリズム固有のグラフ状態を作成する量子回路コンパイラを提案する。 この計算は、このグラフ状態に関する一連の非パウリ測度を用いて実装することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T14:52:31Z)
• Discrete Quantum Walks on the Symmetric Group [0.0]
  量子ウォークでは、伝播は量子力学的規則によって制御され、ランダムウォークを量子状態へ一般化する。 本稿では,非可換フーリエ解析によるツールを用いた離散時間生成量子ウォーク(DTCQW)モデルについて検討する。 具体的には、対称群(sym$)が生成するケイリーグラフ上の DTCQW を適切な生成集合で特徴づけることに興味がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T23:48:08Z)
• From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
  まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。 本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。 今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-19T02:56:47Z)
• Equivariant Quantum Graph Circuits [10.312968200748116]
  グラフ構造データの学習に強い帰納バイアスを持つパラメータ化量子回路のクラスとして、同変量子グラフ回路(EQGC)を提案する。 量子グラフ機械学習法の理論的な視点は、さらなる研究のために多くの方向を開き、古典的なアプローチ以上の能力を持つモデルに繋がる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T00:14:12Z)
• Benchmarking Small-Scale Quantum Devices on Computing Graph Edit Distance [52.77024349608834]
  グラフ編集距離(GED: Graph Edit Distance)は、2つのグラフ間の(異なる)相似性の度合いを測定する。 本稿では、GED計算における2つの量子アプローチの比較研究について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T12:35:26Z)
• Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8204255655161]
  量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。 適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T13:48:00Z)
• Graph Coloring with Quantum Annealing [0.0]
  そこで我々は,D-Wave 2X を独立セットサンプリングとして用いたグラフカラー化近似アルゴリズムを開発した。 ランダムに生成された小さなグラフインスタンスのセットは、テストセットとして役立ちます。 我々の性能分析は、ハイブリッド量子古典アルゴリズムにおける量子優位性に限界があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T15:08:22Z)
• On Graph Neural Networks versus Graph-Augmented MLPs [51.23890789522705]
  Graph-Augmented Multi-Layer Perceptrons (GA-MLPs)は、まずグラフ上の特定のマルチホップ演算子でノード機能を拡張する。 我々は,GA-MLPとGNNの表現力の分離を証明し,指数関数的に成長することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-28T17:59:59Z)

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。