論文の概要: Noise-Resilient Spatial Search with Lackadaisical Quantum Walks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13462v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 02:40:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.773187
• Title: Noise-Resilient Spatial Search with Lackadaisical Quantum Walks
• Title（参考訳）: ラカダ型量子ウォークを用いた耐雑音性空間探索
• Authors: Gabriel M. O. Vieira, Nelson Maculan, Franklin de L. Marquezino,
• Abstract要約: 2次元トロイダル格子上でのLQWに基づく探索の性能にリンクのデコヒーレンスがどう影響するかを示す。 我々はデコヒーレンスがループレスウォークを均一な分布に向けて駆動し、その探索能力を排除する一方で、自己ループを組み込むことにより、この効果を著しく軽減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum walks are a powerful framework for the development of quantum algorithms, with lackadaisical quantum walks (LQWs) standing out as an efficient model for spatial search. In this work, we investigate how broken-link decoherence affects the performance of LQW-based search on a two-dimensional toroidal grid. We show through numerical simulations that, while decoherence drives the loopless walk toward a uniform distribution and eliminates its search capability, the inclusion of self-loops significantly mitigates this effect. In particular, even under noise, the marked vertex remains identifiable with probability well above uniform, demonstrating that self-loops enhance the robustness of LQWs in realistic scenarios. These findings extend the known advantages of LQWs from the noiseless setting to noisy environments, consolidating self-loops as a valuable resource for designing resilient quantum search algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子ウォークは量子アルゴリズム開発のための強力なフレームワークであり、空間探索の効率的なモデルとして不十分な量子ウォーク(LQW)が際立っている。 本研究では, 2次元トロイダル格子上でのLQWに基づく探索の性能に, リンクのデコヒーレンスがどう影響するかを検討する。 我々はデコヒーレンスがループレスウォークを均一な分布に向けて駆動し、その探索能力を排除する一方で、自己ループを組み込むことにより、この効果を著しく軽減することを示した。 特にノイズの下でも、マークされた頂点は、現実的なシナリオにおいて自己ループがLQWのロバスト性を高めることを証明し、かなり高い確率で特定できるままである。 これらの知見は、LQWの既知の利点をノイズのない環境からノイズの多い環境へと拡張し、自己ループをレジリエントな量子探索アルゴリズムを設計するための貴重なリソースとして統合した。

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