量子コンピューティング

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аналитика - 量子コンピューティング

本稿では、深い量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）の性能を分析するための、遷移状態を中心とした解析的枠組みを確立し、特に、深い回路領域におけるQAOAのエネルギー改善の下限を導出しています。

イオントラップ型量子コンピュータを用いて、量子エラー訂正とフォールトトレラントエンコーディングにより、物理エラー率を下回る論理エラー率を達成できることが実証された。

本稿では、従来のグローバーのアルゴリズムを拡張し、複数の部分的なオラクル関数を用いることで、量子探索を高速化できる新しいアルゴリズムを提案する。

適応型変分量子アルゴリズム（VQA）において、準ニュートン最適化プロトコル内でヘッセ行列の近似を反復間でリサイクルすることで、測定コストを大幅に削減できる。

量子コンピューティングは、古典的な最適化手法では解決困難な問題に対して、新しい解決策と効率的なアプローチを提供する可能性を秘めている。

本稿では、量子コンピュータにおけるコヒーレントエラーを特徴付けるための新しいプロトコルを提案する。このプロトコルは、パウリノイズに強く、スケーラブルであり、実際の超電導量子コンピュータを用いてその有効性を示した。

部分位相反転を用いた多重セルフループ付きLackadaisical量子ウォーク（MSLQW-PPI）は、ハイパーキューブ上の複数隣接マーク頂点を効率的に探索できる。

本稿では、従来課題であった可逆回路のサイズにおける下限値と上限値のギャップを埋める、新たな可逆回路合成手法を提案する。

量子コンピューティング、特に量子機械学習は、電子健康記録、オミクスデータ、医療画像などの医療データの分析に適用することで、多因子疾患の早期発見につながるバイオマーカー発見を大幅に進歩させる可能性を秘めている。

本稿では、量子アニーリングと古典的なヒューリスティックを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを用いることで、従来の手法よりも効率的に在庫管理におけるアイテム割り当てを最適化できることを示しています。

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