Fugu-MT 論文翻訳(概要): Application of a Quantum Amplitude Redistribution Algorithm to the Data Filtering Problem

論文の概要: Application of a Quantum Amplitude Redistribution Algorithm to the Data Filtering Problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24742v1
Date: Mon, 27 Apr 2026 17:45:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-28 17:12:08.355074
Title: Application of a Quantum Amplitude Redistribution Algorithm to the Data Filtering Problem
Title（参考訳）: データフィルタリング問題に対する量子振幅再分配アルゴリズムの適用
Authors: Karina Zakharova, Artem Chernikov, Sergey Sysoev,
Abstract要約: 本稿では,データフィルタリング問題に対する量子振幅再分配アルゴリズムの適用性について分析する。中央値フィルタと比較してアルゴリズムの動作をモデル化した結果を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents an analysis of the applicability of a quantum amplitude redistribution algorithm to the data filtering problem and the results of modeling the algorithm's operation in comparison with a median filter.
Abstract（参考訳）: 本稿では,データフィルタリング問題に対する量子振幅再分配アルゴリズムの適用性と,中央値フィルタと比較してアルゴリズムの動作をモデル化した結果について分析する。

関連論文リスト

Error Analysis of Triangular Optimal Transport Maps for Filtering [5.638221069988233]
本稿では,フィルタとデータ同化のための最適トランスポートベースアルゴリズムのクラスに対する推定誤差の体系的解析を行う。次に、これらの結果をフィルタリングシナリオに適用し、Al-Jarrahらの最適輸送フィルタリングアルゴリズムを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-22T06:35:48Z)
Gravitational-wave matched filtering with variational quantum algorithms [0.0]
重力波検出におけるマッチングフィルタリング問題に対する変分量子アルゴリズムの適用について検討する。 LIGOのオープンサイエンスデータを用いた量子アルゴリズムの古典的数値シミュレーションの結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-23T15:53:56Z)
Distributed Markov Chain Monte Carlo Sampling based on the Alternating Direction Method of Multipliers [143.6249073384419]
本論文では,乗算器の交互方向法に基づく分散サンプリング手法を提案する。我々は,アルゴリズムの収束に関する理論的保証と,その最先端性に関する実験的証拠の両方を提供する。シミュレーションでは,線形回帰タスクとロジスティック回帰タスクにアルゴリズムを配置し,その高速収束を既存の勾配法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-29T02:08:40Z)
Nonlinear Filtering with Brenier Optimal Transport Maps [6.048942663334447]
本稿では,非線形フィルタリング,すなわち動的システムの状態の条件分布の計算の問題について述べる。従来の逐次重要再サンプリング(SIR)粒子フィルタは、縮退確率や高次元状態を含むシナリオにおいて、基本的な制限に悩まされる。本稿では,Brenier 最適輸送 (OT) マップを,現在の状態の分布から次のステップにおける後部分布へ推定する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-21T01:34:30Z)
NF-ULA: Langevin Monte Carlo with Normalizing Flow Prior for Imaging Inverse Problems [7.38079566297881]
我々は,NF-ULA (Normalizing Flow-based Unadjusted Langevin algorithm) を導入する。 NF-ULAは、深刻な逆問題に対して競合する手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-17T15:03:45Z)
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)
Deep Learning for the Benes Filter [91.3755431537592]
本研究では,メッシュのないニューラルネットワークによるベンズモデルの解の密度の表現に基づく新しい数値計算法を提案する。ニューラルネットワークの領域選択におけるフィルタリングモデル方程式における非線形性の役割について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-09T14:08:38Z)
Quantum algorithm for doubling the amplitude of the search problem's solution states [125.99533416395765]
本稿では,探索問題の解に対応する状態の振幅を約2倍に高める量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-14T16:23:54Z)
Quantum Algorithms for Data Representation and Analysis [68.754953879193]
機械学習におけるデータ表現のための固有problemsの解を高速化する量子手続きを提供する。これらのサブルーチンのパワーと実用性は、主成分分析、対応解析、潜在意味解析のための入力行列の大きさのサブ線形量子アルゴリズムによって示される。その結果、入力のサイズに依存しない実行時のパラメータは妥当であり、計算モデル上の誤差が小さいことが示され、競合的な分類性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-19T00:41:43Z)
Nearly Linear Row Sampling Algorithm for Quantile Regression [54.75919082407094]
データの次元にほぼ線形なサンプル複雑性を持つ量子化損失関数の行サンプリングアルゴリズムを提案する。行サンプリングアルゴリズムに基づいて、量子レグレッションの最も高速なアルゴリズムと、バランスの取れた有向グラフのグラフスペーシフィケーションアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-15T13:40:07Z)

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。