抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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過去二年間にわたり,量子技術によるパターン認識の分野におけるいくつかの挑戦的な提案されている。それらの適用は,遺伝子と蛋白質の大量配列データを解析するバイオインフォマティクスの一般的な分岐のために考慮した。より具体的には,Smith-Watermanアルゴリズムは局所配列アラインメントのより一般的な項で検討した。このアルゴリズムの段階は改質と駆動量子力学計算理論により完全にした。提案した方法は,R.Schuetzholdのパターン認識量子アルゴリズムに基づいている。二成分および非構造化データセットは潜在的パターンを識別し,配置するためR.Schuetzholdのアルゴリズムで使用されるアラインメント下で配列の比較後に形成された。空間光変調器を用いて達成した。採用した量子アルゴリズムをその古典的対応物と比較して指数関数的スピードアップを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】