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動かして学ぶ量子コンピュータプログラミング ―シミュレータとサンプルコードで理解する基本アルゴリズム
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動かして学ぶ量子コンピュータプログラミング ―シミュレータとサンプルコードで理解する基本アルゴリズム

by Eric R. Johnston, Nic Harrigan, Mercedes Gimeno-Segovia, 北野 章, 丸山 耕司
August 2020
Beginner to intermediate
332 pages
8h 16m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from 動かして学ぶ量子コンピュータプログラミング ―シミュレータとサンプルコードで理解する基本アルゴリズム
10.4
 従来型アルゴリズムの高速化
205
読み取りで任意の値を同等に得ることができたのであれば、いままで学んできたことに意味がないよ
うに思えるかもしれません。しかし、読み出す
a
b
c
3
つの値のいずれでも、ブールステートメン
トに入力してみることが可能です。結果が
0
であれば、論理ステートメントが充足可能でないという結
論になります(そうでなければ、満足のいく値を読み取ることが期待されます)。
10.4
 従来型アルゴリズムの高速化
振幅増幅の最も顕著な特徴の
1
つは、特定のケースでは、力任せで行う従来のアルゴリズムだけで
なく、最高の従来型の実装を超えるような、
2
次関数的な計算速度の向上を達成できることです。
振幅増幅を高速化するアルゴリズムは、片側誤差を持つアルゴリズムです。これらは、
yes/no
の答
えを出力するサブルーチンを含む決定問題に対するアルゴリズムです。このアルゴリズムは、問題に対
が「
no
」で に「
no
」を出力し、問題に対する答えが「
yes
」の
は、アルゴリズムは「
yes
」という答えを確率
p
0
で出力します。先ほどの
3-SAT
問題の場合、アルゴ
リズムは(式が充足可能で)充足可能な割り当てが見つけられる場合にのみ、「
yes
」を
望ましい確率を持つ解を見つけるためには、これらの従来型のアルゴリズムは、確率的なサブルー
チンを数回(アルゴリズムが
O(k
n
poly (n))
という実行時間
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