論文の概要: Optimal phase change for a generalized Grover's algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20610v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 23:12:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.620887
• Title: Optimal phase change for a generalized Grover's algorithm
• Title（参考訳）: 一般化Groverアルゴリズムの最適位相変化
• Authors: Christopher Cardullo, Min Kang,
• Abstract要約: 任意の振幅ベクトルを用いた一般化Groverのアルゴリズムについて検討する。 目標を観測する確率が 1 にかなり近づくまで、$pi$ の位相変化は最適である。
• 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: We study the generalized Grover's algorithm with an arbitrary amplitude vector to find the optimal phase change for maximizing the gain in probability for the target of each iteration. In the classic setting of Grover's algorithm with a real initial amplitude vector, we find that a phase change of $\pi$ stays optimal until the probability of observing the target is quite close to 1. We provide a formula for identifying this cut-off point based on the size of the data set. When the amplitude is truly complex, we find that the optimal phase change depends non-trivially on the complexity of the amplitude vector. We provide an optimization formula to identify the required optimal phase change.
• Abstract（参考訳）: 任意の振幅ベクトルを用いて一般化Groverのアルゴリズムを解析し、各反復の目標に対する確率のゲインを最大化する最適位相変化を求める。 真の初期振幅ベクトルを持つグローバーのアルゴリズムの古典的な設定では、目標を観測する確率が 1 にかなり近づくまで、$\pi$ の位相変化が最適であることが分かる。 データセットのサイズに基づいて、このカットオフ点を識別する公式を提供する。 振幅が本当に複雑であるとき、最適位相変化は振幅ベクトルの複雑さに非自明に依存していることが分かる。 所要の最適位相変化を特定するための最適化式を提供する。

関連論文リスト

• A Sample Efficient Alternating Minimization-based Algorithm For Robust Phase Retrieval [56.67706781191521]
  そこで本研究では,未知の信号の復元を課題とする,ロバストな位相探索問題を提案する。 提案するオラクルは、単純な勾配ステップと外れ値を用いて、計算学的スペクトル降下を回避している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T06:37:23Z)
• Enhancing Grover's Search Algorithm: A Modified Approach to Increase the Probability of Good States [0.0]
  本稿では,Groverの探索アルゴリズムを改良し,良好な状態を見つける確率の計算を高速化する。 最初のイテレーション中にモデルの微分から数学的に決定された回転位相角を組み込むことを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T04:55:06Z)
• Sample Complexity for Quadratic Bandits: Hessian Dependent Bounds and Optimal Algorithms [64.10576998630981]
  最適なヘッセン依存型サンプルの複雑さを, 初めて厳密に評価した。 ヘシアン非依存のアルゴリズムは、すべてのヘシアンインスタンスに対して最適なサンプル複雑さを普遍的に達成する。 本アルゴリズムにより得られたサンプルの最適複雑さは,重み付き雑音分布においても有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T17:03:22Z)
• Optimal Algorithms for the Inhomogeneous Spiked Wigner Model [89.1371983413931]
  不均一な問題に対する近似メッセージパッシングアルゴリズム(AMP)を導出する。 特に,情報理論の閾値よりも大きい信号と雑音の比を必要とする既知のアルゴリズムが,ランダムよりも優れた処理を行うための統計的・計算的ギャップの存在を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T19:57:17Z)
• Amplitude Amplification for Optimization via Subdivided Phase Oracle [0.9176056742068814]
  振幅増幅の修正版を用いて最適化問題を解くアルゴリズムを提案する。 数値シミュレーションにより, 対象値の正規分布, 歪正規分布, 指数分布分布に対して, 最適解の確率を増幅するアルゴリズムが有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T01:14:27Z)
• Grover's Algorithm with Diffusion and Amplitude Steering [0.0]
  多次元ヒルベルト空間の任意の部分空間を探索するグロバーアルゴリズムの一般化を提案する。 また、データベース要素間の高次相関を考慮に入れた一般化Groverのアルゴリズムを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-21T14:15:32Z)
• Towards Sample-Optimal Compressive Phase Retrieval with Sparse and Generative Priors [59.33977545294148]
  O(k log L)$サンプルは振幅に基づく経験損失関数を最小化する任意のベクトルに信号が近いことを保証するのに十分であることを示す。 この結果はスパース位相検索に適応し、基底信号が$s$-sparseおよび$n$-dimensionalである場合、$O(s log n)$サンプルは同様の保証に十分であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T12:49:54Z)
• Deriving Differential Target Propagation from Iterating Approximate Inverses [91.3755431537592]
  本稿では,各層が学習した逆数に依存するターゲット伝搬の特定の形態が,ガウス-ニュートン勾配に基づく近似最適化に対応する更新規則を導出することを示す。 そこで我々は,各層における局所的自動エンコーダに基づく反復計算について検討し,より正確な目標伝搬のインバージョンを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-29T22:34:45Z)
• Convergence of adaptive algorithms for weakly convex constrained optimization [59.36386973876765]
  モローエンベロープの勾配のノルムに対して$mathcaltilde O(t-1/4)$収束率を証明する。 我々の分析では、最小バッチサイズが1ドル、定数が1位と2位のモーメントパラメータが1ドル、そしておそらくスムーズな最適化ドメインで機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:43:19Z)

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。