論文の概要: Coherence and entanglement dynamics in Shor's algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06639v1
- Date: Wed, 08 Apr 2026 03:25:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.324001
- Title: Coherence and entanglement dynamics in Shor's algorithm
- Title(参考訳): Shorアルゴリズムにおけるコヒーレンスと絡み合いのダイナミクス
- Authors: Linlin Ye, Zhaoqi Wu, Shao-Ming Fei,
- Abstract要約: Shorのアルゴリズムは、効率のよい素因数分解において、その古典的なアルゴリズムよりも優れている。
我々はショアのアルゴリズムにおける進化状態のコヒーレンスと絡み合いのダイナミクスを探求する。
- 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: Shor's algorithm outperforms its classical counterpart in efficient prime factorization. We explore the coherence and entanglement dynamics of the evolved states within Shor's algorithm, showing that the coherence in each step relies on the dimension of register or the order, and discuss the relations between geometric coherence and geometric entanglement. We investigate how unitary operators induce variations in coherence and entanglement, and analyze the variations of coherence and entanglement within the entire algorithm, demonstrating that the overall effect of Shor's algorithm tends to deplete coherence and produce entanglement. Our research not only deepens the understanding of this algorithm but also provides methodological references for studying resource dynamics in other quantum algorithms.
- Abstract(参考訳): Shorのアルゴリズムは、効率のよい素因数分解において、その古典的なアルゴリズムよりも優れている。
我々はShorのアルゴリズムにおける進化状態のコヒーレンスと絡み合いのダイナミクスを探求し、各ステップのコヒーレンスがレジスタの次元や順序に依存していることを示し、幾何学的コヒーレンスと幾何学的絡み合いの関係を議論する。
我々は、ユニタリ作用素がコヒーレンスと絡み合いのばらつきをいかに引き起こし、アルゴリズム全体のコヒーレンスと絡み合いのバリエーションを分析し、ショアのアルゴリズムの全体的な効果がコヒーレンスを減らし、絡み合いを生み出す傾向があることを示す。
我々の研究は、このアルゴリズムの理解を深めるだけでなく、他の量子アルゴリズムのリソースダイナミクスを研究するための方法論的な参照も提供する。
関連論文リスト
- ClustOpt: A Clustering-based Approach for Representing and Visualizing the Search Dynamics of Numerical Metaheuristic Optimization Algorithms [4.740182373135037]
提案手法は,アルゴリズムによって探索されたクラスタリングソリューション候補を可視化する手法である。
我々は,個々のアルゴリズムの動作における探索軌跡の整合性と,異なるアルゴリズム間の類似性を定量化する。
この手法を10個の数値メタヒューリスティックアルゴリズムに適用し、その安定性と比較挙動に関する洞察を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-03T06:01:02Z) - First-Order Algorithms for Nonlinear Generalized Nash Equilibrium
Problems [88.58409977434269]
非線形一般化ナッシュ均衡問題(NGNEP)における平衡計算の問題を考える。
我々の貢献は、2次ペナルティ法と拡張ラグランジアン法に基づく2つの単純な一階アルゴリズムフレームワークを提供することである。
これらのアルゴリズムに対する漸近的理論的保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T00:11:05Z) - On the Role of Coherence in Shor's Algorithm [1.3124513975412255]
Shorのファクタリングアルゴリズムは、既知のすべての古典的ファクタリングアルゴリズムに対する超多項式的なスピードアップを提供する。
このアルゴリズムにおけるコヒーレンスの役割を定量的に同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-20T19:49:17Z) - Convergence of a New Learning Algorithm [3.679678618747414]
新しい学習アルゴリズムは,従来のバックプロパゲーション学習アルゴリズムと数学的に等価であることが示されている。
新しいアルゴリズムの収束率を測定するために収束測度を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T19:36:43Z) - Bregman divergence based em algorithm and its application to classical
and quantum rate distortion theory [61.12008553173672]
本稿では,Bregman分散系における指数サブファミリーと混合サブファミリー間のBregman分散の最小化問題に対処する。
このアルゴリズムを量子設定を含む歪みとその変種の評価に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T13:33:28Z) - Amortized Implicit Differentiation for Stochastic Bilevel Optimization [53.12363770169761]
決定論的条件と決定論的条件の両方において、二段階最適化問題を解決するアルゴリズムのクラスについて検討する。
厳密な勾配の推定を補正するために、ウォームスタート戦略を利用する。
このフレームワークを用いることで、これらのアルゴリズムは勾配の偏りのない推定値にアクセス可能な手法の計算複雑性と一致することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T15:10:09Z) - Fractal Structure and Generalization Properties of Stochastic
Optimization Algorithms [71.62575565990502]
最適化アルゴリズムの一般化誤差は、その一般化尺度の根底にあるフラクタル構造の複雑性'にバウンドできることを示す。
さらに、特定の問題(リニア/ロジスティックレグレッション、隠れ/層ニューラルネットワークなど)とアルゴリズムに対して、結果をさらに専門化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T08:05:36Z) - Tunable Tradeoff between Quantum and Classical Computation via
Nonunitary Zeno-like Dynamics [0.5249805590164902]
アルゴリズムは、その効率の厳密な解析的下界を導出することにより、純粋量子バージョンと同様のスケールを示す。
また、ノイズを受けるアルゴリズムの挙動を調べた結果、特定のオラクルと運用上のエラーの下では、測定に基づくアルゴリズムが標準アルゴリズムよりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-22T00:57:17Z) - Efficient Algorithms for Approximating Quantum Partition Functions [0.0]
我々は,高温における量子スピンモデルの分配関数の時間近似アルゴリズムを確立する。
我々の主な貢献は、有界グラフ上の対相互作用の場合の単純でわずかにシャープな分析である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-24T07:21:43Z) - Active Model Estimation in Markov Decision Processes [108.46146218973189]
マルコフ決定過程(MDP)をモデル化した環境の正確なモデル学習のための効率的な探索の課題について検討する。
マルコフに基づくアルゴリズムは,本アルゴリズムと極大エントロピーアルゴリズムの両方を小サンプル方式で上回っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-06T16:17:24Z)
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。