概要 - 無限群の隠れた部分群問題

タイトル
無限群の隠れた部分群問題

時間
2025-07-24 15:16:20

著者
{"Greg Kuperberg"}

カテゴリ
{quant-ph,cs.CC,math.GR}

リンク
http://arxiv.org/abs/2507.18499v1

PDF リンク
http://arxiv.org/pdf/2507.18499v1

概要

この論文は、有限群に焦点を当てた以前の研究を大幅に拡張し、離散無限群における隠れた群問題(HSP)を探求し、整数におけるShorの周期検出アルゴリズムとの類似性を引き出しています。 **難度結果**: * 論文は、有理数の加法群および非アーベル自由群の通常準群に対してHSPがNP難であることを示しています。 * また、擬ポリノミアルクエリコストを持つZkにおける短ベクトル問題のバージョンをHSPに間接的に還元しています。 **アルゴリズム結果**: * 論文は、隠れた群が欠損ランクまたは無限指数を持つ場合のZkにおけるHSPに対するShor-Kitaevアルゴリズムを一般化しています。 * さらに、著者自身およびRegevとPeikertの以前の研究を拡張し、アーベル隠れたシフト問題(AHShP)に対する拡張指数時間アルゴリズムを示しています。 **主要な貢献**: * **無限群**:論文は無限群におけるHSPを調査し、有限群に焦点を当てた以前の研究を大きな進展としています。 * **難度とアルゴリズム**:難度とアルゴリズムの両方の結果を提供し、問題の包括的な理解を提供しています。 * **AHShP**:論文はAHShPに対する新しいアルゴリズムを提案し、実際のアーベル群におけるHSPの解決に役立ちます。 **影響**: * 無限群におけるHSPの計算的複雑さが強調され、クラスicalアルゴリズムにとって挑戦的な問題として認識されます。 * 提案されたアルゴリズムは特定のHSPのケースに対する量子アルゴリズムを提供し、特定の問題に対する潜在的な解決策を示しています。 * この研究は群理論のより広範な理解に寄与し、量子計算および暗号学におけるその適用に貢献しています。


推奨論文

進化性を学習アルゴリズムとしてシミュレートすること:分布敏感性、耐性、制約のトレードオフに関する経験的研究

検出されていない光子を使用した中間赤外線ハイパースペクトル画像撮影

柔軟なN-タプル弱い監督のための統一した経験的リスク最小化枠組

シロフの境界におけるリース評価と積分拡張

物理学情報に基づくニューラルオペレータ(PINO)を使用して連結されたAllen-CahnとCahn-Hilliard相場方程式を学習する

2025年インタースピーチ音声アクセスプロジェクトチャレンジ

「型IIIのアスペクトの仮説検定における強い逆の対数率」

神経形态計算:時間、空間、エネルギースケーリングのための理論的枠組み

非屏蔽環境で動作するMRIスキャナーに対する電磁干渉を減少させるための主題の接地

UI-AGILE:効果的な強化学習と正確な推論時の根拠化によるGUIエージェントの進化