Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simon's Period Finding on a Quantum Annealer

論文の概要: Simon's Period Finding on a Quantum Annealer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10771v1
Date: Tue, 15 Apr 2025 00:17:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-16 22:06:32.837274
Title: Simon's Period Finding on a Quantum Annealer
Title（参考訳）: 量子アニールのシモンの時代
Authors: Reece Robertson, Emery Doucet, Zakaria Mzaouali, Krzysztof Domino, Bartłomiej Gardas, Sebastian Deffner,
Abstract要約: シモンの周期フィニングアルゴリズムは、量子アルゴリズムの最も早く、最も脆弱なアルゴリズムの一つである。このアルゴリズムをD-Waveハードウェア上で実装し,最大298キュービットの問題を解く。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Dating to 1994, Simon's period-finding algorithm is among the earliest and most fragile of quantum algorithms. The algorithm's fragility arises from the requirement that, to solve an n qubit problem, one must fault-tolerantly sample O(n) linearly independent values from a solution space. In this paper, we study an adiabatic implementation of Simon's algorithm that requires a constant number of successful samples regardless of problem size. We implement this algorithm on D-Wave hardware and solve problems with up to 298 qubits. We compare the runtime of classical algorithms to the D-Wave solution to analyze any potential advantage.
Abstract（参考訳）: 1994年までのシモンの周期フィニングアルゴリズムは、量子アルゴリズムの最も早く、最も脆弱なアルゴリズムの一つである。このアルゴリズムの脆弱性は、n の量子ビット問題を解くためには、解空間から線形独立な値 O(n) をフォールトトレラントにサンプリングしなければならないという要求から生じる。本稿では,問題のサイズに関わらず,一定の数のサンプルを必要とするSimonアルゴリズムの断熱的実装について検討する。このアルゴリズムをD-Waveハードウェア上で実装し,最大298キュービットの問題を解く。我々は、古典的アルゴリズムのランタイムとD-Waveソリューションを比較し、潜在的な利点を分析する。

関連論文リスト

A quantum-classical hybrid algorithm with Ising model for the learning with errors problem [13.06030390635216]
本稿では,Ising Model (HAWI) を用いた量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案し,LWE問題に対処する。我々は、ハミルトンの低エネルギーレベルを同定して解を抽出し、現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスの実装に適したものにする。我々のアルゴリズムは反復であり、その時間複雑性はハミルトンの低エネルギーレベルを見つけるために使われる特定の量子アルゴリズムに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-15T05:11:35Z)
Sum-of-Squares inspired Quantum Metaheuristic for Polynomial Optimization with the Hadamard Test and Approximate Amplitude Constraints [76.53316706600717]
最近提案された量子アルゴリズムarXiv:2206.14999は半定値プログラミング(SDP)に基づいている SDPにインスパイアされた量子アルゴリズムを2乗和に一般化する。この結果から,本アルゴリズムは大きな問題に適応し,最もよく知られた古典学に近似することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-14T19:04:13Z)
Generalized quantum Arimoto-Blahut algorithm and its application to quantum information bottleneck [55.22418739014892]
量子アリーモト・ブラフトアルゴリズムをRamakrishnanらにより一般化する。 3つの量子系を持つ量子情報ボトルネックに対して,我々のアルゴリズムを適用した。数値解析により,我々のアルゴリズムはアルゴリズムよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-19T00:06:11Z)
Hybrid classical-quantum branch-and-bound algorithm for solving integer linear problems [0.0]
量子アニールは、QUBOの定式化で表されるいくつかのロジスティック最適化問題を解くのに適している。量子異方体が提案する解法は一般に最適ではなく、熱ノイズやその他の乱雑な効果は計算に関わる量子ビットの数が大きすぎるときに生じる。本稿では,従来の分枝分枝分枝法を用いて,より少ない量子ビット数で表されるサブプロブレムに分割する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-16T09:19:01Z)
Exact distributed quantum algorithm for generalized Simon's problem [8.061563029894927]
シモンの問題は量子アルゴリズムのパワーを示す最も重要な問題の1つである。我々はシモン問題に対して対応する分散量子アルゴリズムを導入する。量子振幅増幅法の適用により,精度を向上するアルゴリズムを改良する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-26T17:25:39Z)
Quantum optimization algorithm based on multistep quantum computation [0.0]
本稿では,多段階量子計算に基づく関数の最小値を求める量子アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムでは、問題の探索空間の次元を指数関数的に段階的に減らすことができる。連続的なテスト関数のアルゴリズムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-30T01:58:23Z)
Feasibility Analysis of Grover-meets-Simon Algorithm [4.826899218632946]
古典的量子アルゴリズムの再結合は、量子アルゴリズムを構築するための現在のアイデアの1つである。本稿では、遅延測定の原理の観点から、既存の組合せアルゴリズムであるGrover-meets-Simonアルゴリズムを再解析する。その結果,Grover-meets-Simonアルゴリズムは効果的な攻撃アルゴリズムではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-17T05:13:36Z)
Quantum algorithm for stochastic optimal stopping problems with applications in finance [60.54699116238087]
有名な最小二乗モンテカルロ (LSM) アルゴリズムは、線形最小二乗回帰とモンテカルロシミュレーションを組み合わせることで、最適停止理論の問題を解決する。プロセスへの量子アクセス、最適な停止時間を計算するための量子回路、モンテカルロの量子技術に基づく量子LSMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-30T12:21:41Z)
Single-Timescale Stochastic Nonconvex-Concave Optimization for Smooth Nonlinear TD Learning [145.54544979467872]
本稿では,各ステップごとに1つのデータポイントしか必要としない2つの単一スケールシングルループアルゴリズムを提案する。本研究の結果は, 同時一次および二重側収束の形で表される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-23T20:36:49Z)
Nearly Linear Row Sampling Algorithm for Quantile Regression [54.75919082407094]
データの次元にほぼ線形なサンプル複雑性を持つ量子化損失関数の行サンプリングアルゴリズムを提案する。行サンプリングアルゴリズムに基づいて、量子レグレッションの最も高速なアルゴリズムと、バランスの取れた有向グラフのグラフスペーシフィケーションアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-15T13:40:07Z)
Active Model Estimation in Markov Decision Processes [108.46146218973189]
マルコフ決定過程(MDP)をモデル化した環境の正確なモデル学習のための効率的な探索の課題について検討する。マルコフに基づくアルゴリズムは,本アルゴリズムと極大エントロピーアルゴリズムの両方を小サンプル方式で上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-06T16:17:24Z)

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。