論文の概要: Optimal quantum sampling on distributed databases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07724v1
- Date: Mon, 09 Jun 2025 13:08:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.958481
- Title: Optimal quantum sampling on distributed databases
- Title（参考訳）: 分散データベース上の最適量子サンプリング
- Authors: Longyun Chen, Jingcheng Liu, Penghui Yao,
- Abstract要約: 量子サンプリングタスクが与えられた場合、コーディネータはすべてのマシンにオラクルクエリを作成できる。
逐次アルゴリズムと並列アルゴリズムの両方を提示する。
両アルゴリズムがそれぞれの設定で最適であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.082799056366928
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum sampling, a fundamental subroutine in numerous quantum algorithms, involves encoding a given probability distribution in the amplitudes of a pure state. Given the hefty cost of large-scale quantum storage, we initiate the study of quantum sampling in a distributed setting. Specifically, we assume that the data is distributed among multiple machines, and each machine solely maintains a basic oracle that counts the multiplicity of individual elements. Given a quantum sampling task, which is to sample from the joint database, a coordinator can make oracle queries to all machines. We focus on the oblivious communication model, where communications between the coordinator and the machines are predetermined. We present both sequential and parallel algorithms: the sequential algorithm queries the machines sequentially, while the parallel algorithm allows the coordinator to query all machines simultaneously. Furthermore, we prove that both algorithms are optimal in their respective settings.
- Abstract（参考訳）: 多くの量子アルゴリズムの基本的なサブルーチンである量子サンプリングでは、与えられた確率分布を純粋な状態の振幅で符号化する。
大規模量子ストレージの膨大なコストを考慮すると、分散環境での量子サンプリングの研究を開始する。
具体的には、データが複数のマシンに分散されていると仮定し、各マシンは個々の要素の多重性をカウントする基本的なオラクルのみを保持する。
結合データベースからサンプリングする量子サンプリングタスクが与えられた場合、コーディネータはすべてのマシンにオラクルクエリを作成できる。
本稿では,コーディネータとマシン間の通信が予め決められている不愉快な通信モデルに焦点を当てる。
シーケンシャルアルゴリズムはマシンを逐次的に問合せし、並列アルゴリズムはコーディネータがすべてのマシンを同時に問合せすることを可能にする。
さらに,両アルゴリズムがそれぞれの設定で最適であることを示す。
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