論文の概要: Improving adiabatic quantum factorization via chopped random-basis optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16163v1
• Date: Thu, 22 May 2025 03:06:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.002521
• Title: Improving adiabatic quantum factorization via chopped random-basis optimization
• Title（参考訳）: 切断ランダムバス最適化による断熱的量子分解の改善
• Authors: Tianlai Yang, Mo Xiong, Ming Xue, Xinwei Li, Jinbin Li,
• Abstract要約: 我々は、断熱的量子因数分解アルゴリズムを強化するために、チョップランダム基底(CRAB)最適化手法を適用した。 21から2479までの整数を分解するためにCRABを適用することで、CRABの有効性を実証する。 この性能改善は、雑音が劣化している場合のレジリエンスを示し、ノイズの多い量子システムにおけるCRABの実用性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1409483429861258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Integer factorization remains a significant challenge for classical computers and is fundamental to the security of RSA encryption. Adiabatic quantum algorithms present a promising solution, yet their practical implementation is limited by the short coherence times of current NISQ devices and quantum simulators. In this work, we apply the chopped random-basis (CRAB) optimization technique to enhance adiabatic quantum factorization algorithms. We demonstrate the effectiveness of CRAB by applying it to factor the integers ranging from 21 to 2479, achieving significantly improved fidelity of the target state when the evolution time exceeds the quantum speed limit. Notably, this performance improvement shows resilience in the presence of dephasing noise, highlighting CRAB's practical utility in noisy quantum systems. Our findings suggest that CRAB optimization can serve as a powerful tool for advancing adiabatic quantum algorithms, with broader implications for quantum information processing tasks.
• Abstract（参考訳）: 整数分解は、古典的なコンピュータにとって重要な課題であり、RSA暗号化のセキュリティの基礎となっている。 断熱量子アルゴリズムは有望な解を提供するが、その実装は現在のNISQデバイスと量子シミュレータの短いコヒーレンス時間によって制限されている。 本研究では,断熱型量子因数分解アルゴリズムを改良するために,CRAB最適化手法を適用した。 21から2479までの整数を分解するためにCRABを適用し、進化時間が量子速度限界を超えると目標状態の忠実度を大幅に向上させることにより、CRABの有効性を実証する。 特に、この性能改善は、ノイズのデフォーカスの存在下でのレジリエンスを示し、ノイズの多い量子システムにおけるCRABの実用性を強調している。 この結果から,CRAB最適化は,量子情報処理タスクにおいてより広範な意味を持つ,断熱的量子アルゴリズムを進化させる強力なツールとなる可能性が示唆された。

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