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Quantum Algorithm for Systems of Linear Equations with Exponentially Improved Dependence on Precision

2017· article· en· 633 citations· W2761673598 sur OpenAlex· 10.1137/16m1087072

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants
0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Résumé

Harrow, Hassidim, and Lloyd [Phys. Rev. Lett., 103 (2009), 150502] showed that for a suitably specified $N \times N$ matrix $A$ and an $N$-dimensional vector $\vec{b}$, there is a quantum algorithm that outputs a quantum state proportional to the solution of the linear system of equations $A\vec{x} = \vec{b}$. If $A$ is sparse and well-conditioned, their algorithm runs in time ${poly}(\log N, 1/\epsilon)$, where $\epsilon$ is the desired precision in the output state. We improve this to an algorithm whose running time is polynomial in $\log(1/\epsilon)$, exponentially improving the dependence on precision while keeping essentially the same dependence on other parameters. Our algorithm is based on a general technique for implementing any operator with a suitable Fourier or Chebyshev series representation. This allows us to bypass the quantum phase estimation algorithm, whose dependence on $\epsilon$ is prohibitive.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

La notice

Revue
SIAM Journal on Computing
Thématique
Quantum Computing Algorithms and Architecture
Domaine
Computer Science
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
Army Research OfficeAir Force Office of Scientific ResearchCanadian Institute for Advanced ResearchIntelligence Advanced Research Projects ActivityNational Science Foundation
Mots-clés
Quantum algorithmQuantum phase estimation algorithmMathematicsQuantum algorithm for linear systems of equationsAlgorithmState (computer science)Operator (biology)QuantumSeries (stratigraphy)PolynomialMatrix (chemical analysis)Chebyshev filterState vectorQuantum Fourier transformMathematical analysisQuantum mechanicsQuantum error correctionPhysicsQuantum processQuantum dynamics
Résumé présent dans OpenAlex
oui