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Enregistrement W3126461544 · doi:10.1137/23m1573975

Symmetries, Graph Properties, and Quantum Speedups

2024· article· en· W3126461544 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSIAM Journal on Computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeU.S. Department of DefenseU.S. Department of EnergyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSamsungNational Science Foundation
Mots-clésPermutation groupAdjacency listHomogeneous spaceAdjacency matrixSpeedupQuantum algorithmMathematicsCombinatoricsDiscrete mathematicsQuantumPermutation (music)Computer scienceGraphParallel computingQuantum mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aaronson and Ambainis (2009) and Chailloux (2018) showed that fully symmetric (partial) functions do not admit exponential quantum query speedups. This raises a natural question: how symmetric must a function be before it cannot exhibit a large quantum speedup? In this work, we prove that hypergraph symmetries in the adjacency matrix model allow at most a polynomial separation between randomized and quantum query complexities. We also show that, remarkably, permutation groups constructed out of these symmetries are essentially the only permutation groups that prevent super-polynomial quantum speedups. We prove this by fully characterizing the primitive permutation groups that allow super-polynomial quantum speedups. In contrast, in the adjacency list model for bounded-degree graphs-where graph symmetry is manifested differently-we exhibit a property testing problem that shows an exponential quantum speedup. These results resolve open questions posed by Ambainis, Childs, and Liu (2010) and Montanaro and de Wolf (2013).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

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.

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

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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