論文の概要: A Quantum Algorithm for the Classification of Patterns of Boolean Functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11722v1
- Date: Fri, 14 Mar 2025 00:26:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 12:28:48.789713
- Title: A Quantum Algorithm for the Classification of Patterns of Boolean Functions
- Title（参考訳）: ブール関数のパターン分類のための量子アルゴリズム
- Authors: Theodore Andronikos, Constantinos Bitsakos, Konstantinos Nikas, Georgios I. Goumas, Nectarios Koziris,
- Abstract要約: 本稿では,不均衡なブール関数のクラス階層を分類できる新しい量子アルゴリズムを提案する。
最終測定値が未知の関数を確率1ドルで明らかにするので,本アルゴリズムは簡単に分類できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.209328709671456
- License:
- Abstract: This paper introduces a novel quantum algorithm that is able to classify a hierarchy of classes of imbalanced Boolean functions. The fundamental characteristic of imbalanced Boolean functions is that the proportion of elements in their domain that take the value $0$ is not equal to the proportion of elements that take the value $1$. For every positive integer $n$, the hierarchy contains a class of Boolean functions defined based on their behavioral pattern. The common trait of all the functions belonging to the same class is that they possess the same imbalance ratio. Our algorithm achieves classification in a straightforward manner as the final measurement reveals the unknown function with probability $1$. Let us also note that the proposed algorithm is an optimal oracular algorithm because it can classify the aforementioned functions with a single query to the oracle. At the same time we explain in detail the methodology we followed to design this algorithm in the hope that it will prove general and fruitful, given that it can be easily modified and extended to address other classes of imbalanced Boolean functions that exhibit different behavioral patterns.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,不均衡なブール関数のクラス階層を分類できる新しい量子アルゴリズムを提案する。
不均衡ブール関数の基本的な特徴は、0$の値を取る領域の要素の比率が1$の値を取る要素の比率と等しくないことである。
すべての正の整数$n$に対して、階層はそれらの振舞いパターンに基づいて定義されるブール関数のクラスを含む。
同じクラスに属するすべての関数の共通の特徴は、それらが同じ不均衡比を持つことである。
最終測定値が未知の関数を確率1ドルで明らかにするので,本アルゴリズムは簡単に分類できる。
また, 提案アルゴリズムは, 上記の関数を単一クエリで1つに分類できるため, 最適オラクルアルゴリズムであることも留意する。
同時に、異なる振る舞いパターンを示す不均衡なブール関数の他のクラスに対処するために、容易に修正および拡張できることを前提として、このアルゴリズムの設計に追随した方法論を詳細に説明します。
関連論文リスト
- Ehrenfeucht-Haussler Rank and Chain of Thought [51.33559894954108]
関数の階数$f$は、単層トランスフォーマーデコーダで要求される思考の連鎖の最小値に対応することを示す。
また、ブール列における1の$k$-thの発生位置を同定する問題を解析し、$k$CoTステップが必要であることを証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-22T16:30:58Z) - Achieving More with Less: A Tensor-Optimization-Powered Ensemble Method [53.170053108447455]
アンサンブル学習(英: Ensemble learning)は、弱い学習者を利用して強力な学習者を生み出す方法である。
我々は、マージンの概念を活かした滑らかで凸な目的関数を設計し、強力な学習者がより差別的になるようにした。
そして、我々のアルゴリズムを、多数のデータセットの10倍の大きさのランダムな森林や他の古典的な手法と比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-06T03:42:38Z) - Look into the Mirror: Evolving Self-Dual Bent Boolean Functions [35.305121158674964]
本稿では,自己双対屈曲ブール関数の進化を目標とした進化的アルゴリズムを実験する。
各次元に対する自己双対曲がり関数の構築に成功した。
また, 自己双対屈曲関数の二次構造を進化させる試みを行ったが, 結果は得られなかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T16:20:16Z) - A New Angle: On Evolving Rotation Symmetric Boolean Functions [32.90791284928444]
本稿では、いくつかの進化的アルゴリズムを用いて、異なる性質を持つ回転対称ブール関数を進化させる。
驚いたことに、ビットストリングと浮動小数点エンコーディングはツリーエンコーディングよりもうまく機能している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T16:16:45Z) - Gradient-free optimization of highly smooth functions: improved analysis
and a new algorithm [87.22224691317766]
この研究は、目的関数が極めて滑らかであるという仮定の下で、ゼロ次ノイズオラクル情報による問題を研究する。
ゼロオーダー射影勾配勾配アルゴリズムを2種類検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-03T17:05:13Z) - Learning Two-Player Mixture Markov Games: Kernel Function Approximation
and Correlated Equilibrium [157.0902680672422]
非線形関数近似を用いた2プレイヤーゼロサムマルコフゲームにおけるナッシュ平衡の学習について検討する。
双対性ギャップを最小化してナッシュ均衡を求める新しいオンライン学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-10T14:21:54Z) - Don't Explain Noise: Robust Counterfactuals for Randomized Ensembles [50.81061839052459]
我々は確率論的問題として、堅牢な対実的説明の生成を定式化する。
アンサンブルモデルのロバスト性とベース学習者のロバスト性との関係を示す。
本手法は, 反実的説明から初期観測までの距離をわずかに増加させるだけで, 高いロバスト性を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-27T17:28:54Z) - Polynomial representation of general partial Boolean functions with a
single quantum query [0.0]
1992年初頭、Deutsch-Jozsaアルゴリズムは1つの量子クエリを持つ対称部分ブール関数を計算した。
本稿では,3つの新たな結果の証明と発見を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-23T08:45:06Z) - Provably efficient, succinct, and precise explanations [17.176431214060063]
任意のブラックボックスモデルの予測を$f$で説明する問題を考える。
提案アルゴリズムは,提案アルゴリズムが返却する説明の簡潔さと正確さを保証し,効率的なアルゴリズムを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:35:10Z) - Quantifying and Improving Transferability in Domain Generalization [53.16289325326505]
アウト・オブ・ディストリビューションの一般化は、実験室から現実世界にモデルを移す際の重要な課題の1つである。
我々は、領域一般化において量子化と計算が可能な転送可能性を正式に定義する。
転送可能な特徴を学習し、様々なベンチマークデータセット上でテストするための新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-07T14:04:32Z) - A quantum algorithm to estimate the Gowers $U_2$ norm and linearity
testing of Boolean functions [6.8072479152471566]
ブール関数の Gowers $U$ norm を推定する量子アルゴリズムを提案する。
線形ブール関数と、線型ブール関数の集合から$epsilon$-farのブール関数を区別する第2のアルゴリズムに拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-30T04:39:20Z)
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。