Complessità delle query quantistiche migliorata su input più semplici

Complessità delle query quantistiche migliorata su input più semplici

Noel T. Anderson1, Jay-U Chung1, Shelby Kimmel1, Da-Yeon Koh2e Xiaohan Ye1,3

1Middlebury College, Middlebury, Vermont, Stati Uniti
2Williams College, Williamstown, MA, Stati Uniti
3Brown University, Providence, RI, Stati Uniti

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Astratto

Gli algoritmi del programma Quantum Span per la valutazione delle funzioni a volte hanno ridotto la complessità delle query quando viene promesso che l'input ha una determinata struttura. Progettiamo un algoritmo di programma di span modificato per dimostrare che questi miglioramenti persistono anche senza una promessa anticipata ed estendiamo questo approccio al problema più generale della conversione dello stato. Come applicazione, dimostriamo vantaggi quantistici esponenziali e superpolinomiali nella complessità media delle query per diversi problemi di ricerca, generalizzando il metodo Search with Advice di Montanaro [Montanaro, TQC 2010].

Ci aspettiamo che gli algoritmi quantistici, come gli algoritmi classici, funzionino più velocemente con input più semplici. Ad esempio, se stai cercando un elemento in un elenco non ordinato e ci sono molte copie di quell'elemento, ci aspetteremmo che l'algoritmo quantistico funzioni più velocemente in questa situazione rispetto a quando c'è un solo elemento contrassegnato, anche senza sapere il numero di elementi target in anticipo. In effetti, per quanto riguarda il problema della ricerca, è noto come ottenere un tale vantaggio su input più facili. Tuttavia, generalizzare questa idea a problemi che vanno oltre la ricerca è difficile quando non esiste un modo ovvio per segnalare quando il calcolo è stato eseguito per un tempo sufficientemente lungo. Modifichiamo diversi framework algoritmici popolari nel modello di query per creare flag che ci avvisano se il calcolo è stato eseguito abbastanza a lungo, permettendoci di terminare l'algoritmo in anticipo su input più facili, senza sapere in anticipo se l'istanza è facile o difficile. Come applicazione, data una distribuzione di input sia facili che difficili per un problema, possiamo analizzare la complessità media della query. Mostriamo che alcune distribuzioni di input per i problemi di ricerca producono grandi vantaggi medi di query quantistiche rispetto agli algoritmi classici.

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► Riferimenti

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Citato da

[1] Stacey Jeffery, Shelby Kimmel e Alvaro Piedrafita, "Algoritmo quantistico per il campionamento del bordo del percorso", arXiv: 2303.03319, (2023).

[2] Michael Czekanski, Shelby Kimmel e R. Teal Witter, "Algoritmi di query quantistica a doppio avversario robusti ed efficienti in termini di spazio", arXiv: 2306.15040, (2023).

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2024-04-11 15:45:18). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

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