作为概率推断引擎的量子计算机
量子物理
2007-05-23 v2
摘要
我们提出了一类推广许多标准算法的新量子计算算法。我们算法的目标是估计概率分布。此类估计在例如决策理论与人工智能的应用中很有用，其中推断基于不确定知识作出。我们提出的算法类基于一种构造方法，该方法推广了经典可逆计算领域中使用的Fredkin-Toffoli (F-T) 构造方法。F-T展示了给定任意二值确定性电路，如何构造另一个以可逆方式作相同计算的二值确定性电路。我们展示了给定任意经典随机网络（经典贝叶斯网），如何构造量子网络（量子贝叶斯网）。通过在量子计算机上运行此量子贝叶斯网，可计算原经典贝叶斯网中任何感兴趣的条件概率。因此，我们推广了F-T构造方法，使其可应用于任意经典随机电路，而不仅仅是二值确定性电路。我们还展示了在某些情况下，我们的算法类可与Grover算法结合以获巨大优势。
引用
@article{arxiv.quant-ph/0004028,
title = {Quantum Computer as a Probabilistic Inference Engine},
author = {Robert R. Tucci},
journal= {arXiv preprint arXiv:quant-ph/0004028},
year = {2007}
}
备注
V1: 33 pages (files: 1 .tex, 3 .sty, 16 .eps) V2: 49 pages (files: 1 .tex, 2 .sty, 19 .eps) V2 is a substantial revision, 4 years after V1. Kept about 50% of V1. Fixed/Improved main technique proposed, and explained how to combine it with Grover's algorithm