コミュニティ検出のための量子アルゴリズムとそれらの経験的実行時間【JST・京大機械翻訳】

Cade Chris; Folkertsma Marten; Niesen Ido; Weggemans Jordi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217447649571 整理番号：22P0302858

コミュニティ検出のための量子アルゴリズムとそれらの経験的実行時間【JST・京大機械翻訳】

Quantum Algorithms for Community Detection and their Empirical Run-times

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発行年： 2022年03月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

複雑なネットワークにおけるコミュニティ検出の実際的タスクに対する量子高速化の経験的推定に関する著者らの最近の研究を適用した。一般的な古典的アルゴリズムのいくつかの量子変異体,すなわちコミュニティ検出のためのLouvainアルゴリズムを設計し,様々な人工的および実際の入力にわたって経験的にそれらの複雑性を解析する前に,通常方法でそれらの複雑性を研究した。著者らは,この解析が漸近解析を通して著者らに利用できない洞察を与え,そのような経験的アプローチにおける有用性をさらに強調することを発見した。特に,大きな漸近高速化を有する複雑な量子アルゴリズムが実際には最速アルゴリズムではなく,適度な高速化を有する簡単な量子アルゴリズムが,実際には最良であるかもしれないことを観察する。さらに,Grover探索のような量子サブルーチンの成功確率を増幅する必要性から生じるオーバヘッドは,理論的最悪または期待ケース解析により示唆された任意の高速化を無効化できることを見出した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

量子力学一般 , 人工知能

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