論文の概要: Unitary Quantum Cellular Automata for Density Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06947v1
- Date: Wed, 08 Oct 2025 12:30:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.484095
- Title: Unitary Quantum Cellular Automata for Density Classification
- Title（参考訳）: 密度分類のためのユニタリ量子セルオートマタ
- Authors: Pedro C. S. Costa, Yuval R. Sanders, Pedro Paulo Balbi, Gavin K. Brennen,
- Abstract要約: 量子セルオートマトンフレームワークにおける密度分類タスク(DCT)について検討する。
分割量子セルオートマトン(PUQCA)を数保存モデルとして用いる。
固定されたシステムサイズでDCTを解くルールを見つけ,その性能を解析する。
- 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 investigate the density classification task (DCT) -- determining the majority bit in a one-dimensional binary lattice -- within a quantum cellular automaton (CA) framework. While there is no one-dimensional two-state, radius $r \geq 1$, deterministic CA with periodic boundary conditions that solves the DCT perfectly, we explore whether a unitary quantum model can succeed. We employ the Partitioned Unitary Quantum Cellular Automaton (PUQCA), a number-conserving model, and, via evolutionary search, find solutions to the DCT where the success condition is stipulated in terms of measurement probabilities rather than convergence to fixed-point configurations. Finally, we identify a classically simulable regime of the PUQCA in which we find rules that solve the DCT at fixed system sizes and analyze their performance.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 量子セルオートマトン(CA)フレームワークにおける密度分類タスク (DCT) について検討した。
1次元の2状態、半径$r \geq 1$、DCTを完全に解く周期境界条件を持つ決定論的CAは存在しないが、ユニタリ量子モデルが成功するかどうかを考察する。
本稿では,数保存モデルであるPUQCA(Partitioned Unitary Quantum Cellular Automaton)を用いて,DCTの解を求める。
最後に、PUQCAの古典的にシミュレート可能な体系を特定し、固定されたシステムサイズでDCTを解く規則を見つけ、その性能を解析する。
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