面向非方系数矩阵的量子多行迭代算法
计算与语言
2024-09-09 v1
摘要
在量子线性系统算法领域，量子计算已实现对经典计算的指数级计算优势。然而，关注点集中在方阵，少有量子算法处理非方矩阵。在本研究中，我们提出一种基于经典多行迭代方法的量子算法，并提供基于量子比较器和量子随机存取存储器（QRAM）的显式量子电路。我们的量子多行迭代算法的时间复杂度为O(K log m)，其中K表示迭代步数，展示了相对于经典版本的指数级加速。基于经典多行迭代算法的收敛性，我们证明了该量子算法比[Phys. Rev. A, 101, 022322 (2020)]中提出的量子单行迭代算法更快收敛。此外，我们的算法对系数矩阵要求更低，适用于求解不一致系统和二次优化问题。
引用
@article{arxiv.2409.04009,
title = {Large Margin Prototypical Network for Few-shot Relation Classification with Fine-grained Features},
author = {Miao Fan and Yeqi Bai and Mingming Sun and Ping Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.04009},
year = {2024}
}
备注
Accepted by CIKM'19