論文の概要: Decoding Quantum Search Advantage: The Critical Role of State Properties in Random Walks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06867v1
- Date: Mon, 10 Nov 2025 09:10:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.179095
- Title: Decoding Quantum Search Advantage: The Critical Role of State Properties in Random Walks
- Title（参考訳）: Decoding Quantum Search Advantage: The critical Role of State Properties in Random Walks
- Authors: Si-Qi Zhou, Jin-Min Liang, Ziheng Ding, Zhihua Chen, Shao-Ming Fei, Zhihao Ma,
- Abstract要約: ランダムウォークに基づくアルゴリズムにおける量子状態特性の役割について検討する。
その結果,コヒーレンス率の増加は成功確率を高めるが,絡み合いやコヒーレンスの増加は減少することがわかった。
我々の探索はGroverライクなスピードアップを実現し、量子強化機械学習の重要な可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.685070052973453
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum algorithms have demonstrated provable speedups over classical counterparts, yet establishing a comprehensive theoretical framework to understand the quantum advantage remains a core challenge. In this work, we decode the quantum search advantage by investigating the critical role of quantum state properties in random-walk-based algorithms. We propose three distinct variants of quantum random-walk search algorithms and derive exact analytical expressions for their success probabilities. These probabilities are fundamentally determined by specific initial state properties: the coherence fraction governs the first algorithm's performance, while entanglement and coherence dominate the outcomes of the second and third algorithms, respectively. We show that increased coherence fraction enhances success probability, but greater entanglement and coherence reduce it in the latter two cases. These findings reveal fundamental insights into harnessing quantum properties for advantage and guide algorithm design. Our searches achieve Grover-like speedups and show significant potential for quantum-enhanced machine learning.
- Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムは古典的なアルゴリズムよりも証明可能なスピードアップを証明しているが、量子の優位性を理解するための包括的な理論的枠組みを確立することは、依然として重要な課題である。
本研究では,ランダムウォークアルゴリズムにおける量子状態特性の重要な役割を解明し,量子探索の優位性をデコードする。
本稿では、量子ランダムウォーク探索アルゴリズムの3つの異なる変種を提案し、その成功確率について正確な解析式を導出する。
これらの確率は、特定の初期状態特性によって決定される: コヒーレンス分は、それぞれ第1のアルゴリズムのパフォーマンスを支配し、絡み合いとコヒーレンスはそれぞれ第2のアルゴリズムと第3のアルゴリズムの結果を支配している。
その結果,コヒーレンス率の増加は成功確率を高めるが,後者の2例では絡み合いとコヒーレンスの増加は減少することがわかった。
これらの知見は、量子特性を利用してアルゴリズム設計を導出するための基礎的な洞察を明らかにしている。
我々の探索はGroverライクなスピードアップを実現し、量子強化機械学習の重要な可能性を示す。
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