論文の概要: A Refined Algorithm For the EPR model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08547v1
- Date: Tue, 10 Jun 2025 08:12:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-11 15:11:41.867337
- Title: A Refined Algorithm For the EPR model
- Title(参考訳): EPRモデルのための精製アルゴリズム
- Authors: Wenxuan Tao, Fen Zuo,
- Abstract要約: 2つのグループは、近似比$frac1+sqrt54approx.809$の高エネルギー状態の特定のアルゴリズムを独立に開発している。
ここでは、等質/準同質な分数マッチングを考案することにより、2つのアルゴリズムのうちの1つを洗練しようと試みる。
不規則グラフの場合、分数マッチングが適切に選択されていれば、そのような改善が良好な性能を保証できることが示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The Einstein-Podolsky-Rosen~(EPR) model is an analogous model of the anti-ferromagnetic Heisenberg model or the equivalent quantum maximum-cut problem, proposed by R. King two years ago. Adjacent qubits in the model prefer symmetric EPR/Bell parings rather than the antisymmetric one, in order to maximize the energy. Recently, two groups independently develop specific algorithms for the highest-energy state with approximation ratio $\frac{1+\sqrt{5}}{4}\approx.809$, based on maximum fractional matchings. Here we try to refine one of the two algorithms by devising homogeneous/quasi-homogeneous fractional matchings, with the aim to distribute quantum entanglement as much as possible. For regular graphs $G_d$, we immediately obtain increasing approximation ratios $r_d$ with $r_2=\frac{3+\sqrt{5}}{6}\approx.872$. For irregular graphs, we show such a refinement could still guarantee nice performance if the fractional matchings are chosen properly.
- Abstract(参考訳): アインシュタイン・ポドルスキー・ローゼンモデル(アインシュタイン・ポドルスキー・ローゼンモデル、英: Einstein-Podolsky-Rosen model)は、2年前にR. Kingによって提唱された反強磁性ハイゼンベルクモデルの類似モデルである。
モデル内の隣接量子ビットは、エネルギーを最大化するために、反対称ではなく対称EPR/ベル解析を好む。
最近、2つのグループは最大分数マッチングに基づいて近似比 $\frac{1+\sqrt{5}}{4}\approx.809$ の高エネルギー状態の特定のアルゴリズムを独立に開発している。
ここでは、量子エンタングルメントを極力分散することを目的として、等質/準同質な分数マッチングを考案して、2つのアルゴリズムのうちの1つを洗練させようとする。
正規グラフ $G_d$ に対して、直ちに $r_d$ と $r_2=\frac{3+\sqrt{5}}{6}\approx.872$ の近似比が増加する。
不規則グラフの場合、分数マッチングが適切に選択されていれば、そのような改善が良好な性能を保証できることが示される。
関連論文リスト
- Improved approximation algorithms for the EPR Hamiltonian [0.0]
EPRハミルトニアン(EPR Hamiltonian)は、キングによって導入された2局所量子ハミルトニアン(arXiv:2202589)の族である。
EPRハミルトニアンの基底エネルギーを計算するための時間$frac1+sqrt54$-approximationアルゴリズムを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-14T21:08:40Z) - Relative-Translation Invariant Wasserstein Distance [82.6068808353647]
距離の新しい族、相対翻訳不変ワッサーシュタイン距離(RW_p$)を導入する。
我々は、$RW_p 距離もまた、分布変換に不変な商集合 $mathcalP_p(mathbbRn)/sim$ 上で定義される実距離測度であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-04T03:41:44Z) - Adaptive, Doubly Optimal No-Regret Learning in Strongly Monotone and Exp-Concave Games with Gradient Feedback [75.29048190099523]
オンライン勾配降下(OGD)は、強い凸性や単調性仮定の下では二重最適であることが知られている。
本稿では,これらのパラメータの事前知識を必要としない完全適応型OGDアルゴリズム,textsfAdaOGDを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-21T18:38:13Z) - Quantum Simulation of the First-Quantized Pauli-Fierz Hamiltonian [0.5097809301149342]
我々は、我々の分割と形式主義の征服を通じて、大きな$Lambda$の量子化よりも優れたスケーリングと量子化を得られることを示す。
また,マルチコントロールされたXゲート群を実装する新しい方法を含む,ゲート最適化のための新しいアルゴリズムおよび回路レベル技術も提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-19T23:20:30Z) - Private estimation algorithms for stochastic block models and mixture
models [63.07482515700984]
効率的なプライベート推定アルゴリズムを設計するための一般的なツール。
最初の効率的な$(epsilon, delta)$-differentially private algorithm for both weak recovery and exact recovery。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-11T09:12:28Z) - Optimizing sparse fermionic Hamiltonians [0.0]
ガウス状態を用いてフェルミオンハミルトニアンの基底状態エネルギーを近似する問題を考察する。
厳密には$q$-local $rm textit sparse$ fermionic Hamiltonian はガウス近似比が一定であることを証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T19:00:01Z) - Minimax Optimal Quantization of Linear Models: Information-Theoretic
Limits and Efficient Algorithms [59.724977092582535]
測定から学習した線形モデルの定量化の問題を考える。
この設定の下では、ミニマックスリスクに対する情報理論の下限を導出する。
本稿では,2層ReLUニューラルネットワークに対して,提案手法と上界を拡張可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-23T02:39:04Z) - Hybrid quantum-classical algorithms for approximate graph coloring [65.62256987706128]
量子近似最適化アルゴリズム(RQAOA)をMAX-$k$-CUTに適用する方法を示す。
任意のグラフに対するレベル-$1$QAOAとレベル-$1$RQAOAをシミュレートした,効率的な古典的シミュレーションアルゴリズムを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T18:22:21Z) - Fermionic partial tomography via classical shadows [0.0]
そこで本研究では,n$モードフェルミオン状態の密度行列(k$-RDM)を推定するためのトモグラフィープロトコルを提案する。
量子状態特性の集合をランダムに学習する手法である古典的影の枠組みをフェルミオン設定に拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T06:28:26Z)
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。