論文の概要: Coherence Fraction in Grover Search Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06835v1
- Date: Mon, 10 Nov 2025 08:29:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.157938
- Title: Coherence Fraction in Grover Search Algorithm
- Title（参考訳）: グローバー探索アルゴリズムにおけるコヒーレンスフラクション
- Authors: Si-Qi Zhou, Hai Jin, Jin-Min Liang, Shao-Ming Fei, Yunlong Xiao, Zhihao Ma,
- Abstract要約: エンタングルメントとコヒーレンスはグロバー探索アルゴリズムによって達成された量子的優位性を完全に説明できないことを示す。
また、量子最小化アルゴリズムにおけるコヒーレンス分数の役割についても検討する。
これらの発見は、新しい量子アルゴリズムを開発するための量子優位性とオープンパスの起源に関する洞察を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.812164427695926
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The question of which resources drive the advantages in quantum algorithms has long been a fundamental challenge. While entanglement and coherence are critical to many quantum algorithms, our results indicate that they do not fully explain the quantum advantage achieved by the Grover search algorithm. By introducing a generalized Grover search algorithm, we demonstrate that the success probability depends not only on the querying number of oracles but also on the coherence fraction, which quantifies the fidelity between an arbitrary initial quantum state and the equal superposition state. Additionally, we explore the role of the coherence fraction in the quantum minimization algorithm, which offers a framework for solving complex problems in quantum machine learning. These findings offer insights into the origins of quantum advantage and open pathways for the development of new quantum algorithms.
- Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムにおいてどの資源が優位性をもたらすのかという問題は、長い間、根本的な課題であった。
絡み合いとコヒーレンスは多くの量子アルゴリズムにとって重要であるが、この結果はグロバー探索アルゴリズムが達成した量子優位性を十分に説明していないことを示している。
一般化したグロバー探索アルゴリズムを導入することで、成功確率はオーラクルのクエリ数だけでなく、任意の初期量子状態と等重畳状態の間の忠実度を定量化するコヒーレンス分にも依存することを示した。
さらに、量子機械学習における複雑な問題を解くための枠組みを提供する量子最小化アルゴリズムにおいて、コヒーレンス分数の役割について検討する。
これらの発見は、新しい量子アルゴリズムを開発するための量子優位性とオープンパスの起源に関する洞察を与える。
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