1미들버리 칼리지, 미들베리, 버몬트, 미국
2윌리엄스 칼리지, 윌리엄스타운, 매사추세츠, 미국
3브라운 대학교, 프로비던스, RI, 미국
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추상
함수 평가를 위한 양자 범위 프로그램 알고리즘은 입력이 특정 구조를 갖는다고 약속할 때 쿼리 복잡성을 줄이는 경우가 있습니다. 우리는 미리 약속하지 않아도 이러한 개선 사항이 지속된다는 것을 보여주기 위해 수정된 범위 프로그램 알고리즘을 설계하고 이 접근 방식을 상태 변환의 보다 일반적인 문제로 확장합니다. 응용 프로그램으로서 우리는 Montanaro의 Search with Advice [Montanaro, TQC 2010]를 일반화하여 여러 검색 문제에 대한 평균 쿼리 복잡성에서 지수 및 초다항식 양자 이점을 증명합니다.
주요 이미지: 알고리즘 중 하나를 생성하는 데 사용된 의사결정 트리.
인기 요약
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► 참고 문헌
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인용
[1] Stacey Jeffery, Shelby Kimmel 및 Alvaro Piedrafita, “경로 가장자리 샘플링을 위한 양자 알고리즘”, arXiv : 2303.03319, (2023).
[2] Michael Czekanski, Shelby Kimmel 및 R. Teal Witter, "강력하고 공간 효율적인 이중 적 양자 쿼리 알고리즘", arXiv : 2306.15040, (2023).
위의 인용은 SAO / NASA ADS (마지막으로 성공적으로 업데이트 됨 2024-04-08 15:35:29). 모든 출판사가 적절하고 완전한 인용 데이터를 제공하지는 않기 때문에 목록이 불완전 할 수 있습니다.
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- 출처: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-04-08-1309/
