본 논문은 Regev의 reduction을 기반으로 하는 양자 알고리즘을 사용하여 특정 최적화 문제에서 양자 이점을 달성하는 방법을 제시합니다. 저자들은 특히 디코딩 문제의 변형에 양자 이점을 제공하는 도구로 Regev의 reduction을 사용합니다.
최근 양자 컴퓨팅 분야에서는 특정 연산 문제에서 기존 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보이는 양자 알고리즘 개발에 큰 관심이 모아지고 있습니다. 본 논문에서는 Regev의 reduction이라는 기법을 활용하여 디코딩 문제에서 양자 이점을 얻는 방법을 제시합니다.
코셋 샘플링 문제에 대한 일반적인 축소 정리: 본 논문에서는 비균일 설정에서 디코더 오류가 있는 경우에도 감소가 항상 작동함을 보여주는 일반적인 축소 정리를 제시합니다. 이는 디코더에 오류가 있는 상태에서 무조건적인 감소를 제공하는 최초의 연구입니다. 이는 이 감소를 통해 찾은 이중 코드워드의 품질을 향상시키기 위해 고유한 디코딩 체제를 넘어 Regev의 감소를 사용하는 데 중요합니다.
S-Polynomial Interpolation 문제 해결을 위한 KV 디코더 활용: Koetter-Vardy 디코더를 사용하면 [JSW+24]에서 처리할 수 없는 매개변수 체제에서 OPI 문제보다 더 제한적인 문제를 해결할 수 있습니다. 본 논문에서는 OPI 문제에서 교차점 제약 조건의 많은 부분을 충족하는 다항식을 구하려는 대신 모든 제약 조건을 충족하려고 합니다. 이는 S-Polynomial Interpolation 문제로 재구성할 수 있습니다. 저자들은 감축 정리와 Koetter-Vardy 소프트 디코더를 결합하여 S-Polynomial Interpolation 문제에 대한 양자 다항식 시간 알고리즘을 제시합니다.
RS-ISIS∞ 문제에 대한 효율적인 양자 알고리즘 제시: S-Polynomial Interpolation 문제의 특별한 경우로 S = J−u, uK일 때 리드-솔로몬 코드에 대한 ISIS∞ 문제가 됩니다. 본 논문에서는 이를 RS-ISIS∞ 문제라고 하며, 이 문제에 대한 효율적인 양자 알고리즘을 제시합니다.
본 논문에서 제시된 새로운 축소 기법과 양자 알고리즘은 기존의 디코딩 알고리즘을 개선하여 특정 연산 문제에서 양자 이점을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 이는 양자 컴퓨팅 분야의 발전에 기여할 뿐만 아니라 암호학, 최적화 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 가능성을 제시합니다.
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