通过量子随机游走解决谷歌搜索中的简并问题
量子物理
2024-01-17 v2 无序系统与神经网络
社会与信息网络
系统与控制
系统与控制
计算物理
摘要
互联网是迄今最有价值的技术之一。其中，谷歌是使用最广泛的搜索引擎。PageRank 算法是谷歌搜索的支柱，根据相关性与时效性对网页排序。我们采用量子随机游走（QSWs）来改进基于经典连续时间随机游走的经典 PageRank（CPR）算法。我们通过两种方案实现 QSW：仅非相干方案，以及退相干加非相干方案。仅非相干 QSW 或退相干加非相干 QSW 的 PageRank 最能解决 CPR 无法解决的简并问题，且收敛时间与通常为最小的 CPR 相当。对某些网络，两种 QSW 方案获得的收敛时间低于 CPR，且相比 CPR 几乎无简并的排序。
引用
@article{arxiv.2207.11429,
title = {Resolving degeneracies in Google search via quantum stochastic walks},
author = {Colin Benjamin and Naini Dudhe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11429},
year = {2024}
}
备注
23 pages, 23 figures