Loading...
机构名称:
¥ 3.0

N 缩放作为 Grover 的原始算法。一个自然的问题是,芝诺效应的其他表现形式是否也可以在物理现实模型中支持最佳加速(通过直接模拟应用,而不是通过支持通用门集间接实现)。在本文中,我们表明它们可以支持这种加速,无论是由于测量、退相干,还是激发态衰减为计算无用状态。我们的结果还提出了多种实现加速的方法,这些方法不依赖于芝诺行为。我们将这些算法分为三个系列,以便于对如何获得加速有条不紊的理解:一个基于相位踢动,包含绝热计算和连续时间量子行走;一个基于失相和测量;最后一个基于激发态内振幅的破坏,我们不知道任何先前的结果。这些结果表明,基于这些效应的模拟量子计算的新范式可能存在令人兴奋的机会。

芝诺效应的多种形式带来的 Grover 加速

芝诺效应的多种形式带来的 Grover 加速PDF文件第1页

芝诺效应的多种形式带来的 Grover 加速PDF文件第2页

芝诺效应的多种形式带来的 Grover 加速PDF文件第3页

芝诺效应的多种形式带来的 Grover 加速PDF文件第4页

芝诺效应的多种形式带来的 Grover 加速PDF文件第5页

相关文件推荐

2024 年
¥2.0
2021 年
¥1.0
2023 年
¥1.0
2023 年
¥2.0
2024 年
¥1.0
2022 年
¥1.0
2024 年
¥2.0
2021 年
¥1.0
2024 年
¥3.0
2022 年
¥2.0
2020 年
¥2.0
2021 年
¥1.0
2024 年
¥3.0
2024 年
¥2.0
2024 年
¥4.0
2024 年
¥13.0
2020 年
¥1.0
2024 年
¥1.0
1900 年
¥1.0
2022 年
¥1.0
2022 年
¥1.0
2022 年
¥1.0
2022 年
¥1.0