Квантовый алгоритм поиска треугольников: различия между версиями

Рассмотрим задачу поиска ''коллизии в графе'' на примере графа <math>G \subseteq [n]^2 \;</math>, где f определяет бинарное отношение <math>C \subseteq [n]^2 \;</math>, удовлетворяющее свойству <math>C(u, u') \;</math>, если <math>f(u) = f(u') = 1 \;</math> и <math>(u, u') \in G \;</math>. Процедура поиска Амбайниса решает эту задачу за <math>\tilde{O} (n^{2/3}) \;</math> квантовых запросов при помощи следующих рассуждений. Зафиксируем <math>k = 2 \;</math> и <math>r = n^{2/3} \;</math> в алгоритме задачи k-коллизии и для каждого <math>U \subseteq [n] \;</math> определим <math>D(U) = \{ (v, f(v)) : v \in U \} \;</math> и <math>\Phi (D(U)) = 1 \;</math>, если некоторые <math>u, u' \in U \;</math> удовлетворяют C. В таком случае для построения D(U) необходимо s(r) = r начальных запросов f(v), u(r) = 1 новый запрос f(v) необходим для обновления D(U), c(r) = 0 дополнительных запросов f(v) необходимо для проверки условия <math>\Phi(D(U)) \;</math>. Таким образом, всего требуется <math>\tilde{O} (r + \frac{n}{r} ( \sqrt{r} )) = \tilde{O} ( n^{2/3} ) \;</math> запросов.

Маньез и коллеги [13] решают задачу нахождения треугольников, сводя ее к задаче поиска коллизии в графе. Вновь зафиксируем <math>k = 2 \;</math> и <math>r = n^{2/3} \;</math>. Пусть C – множество ребер, содержащее по меньшей мере один треугольник. Определим <math>D(U) = G|_U \;</math> и <math>\Phi(D(U)) = 1 \;</math>, если некоторое ребро в <math>G|_U \;</math> удовлетворяет С. Тогда для построения D(U) потребуется <math>s(r) = O(r^2) \;</math> начальных запросов, а для его обновления – u(r) = r новых запросов. Остается найти границу стоимости проверки c(r). Для любой вершины <math>v \in [n] \;</math> рассмотрим оракул <math>f_v \;</math>, связанный с коллизией в графе на <math>G|_U \;</math> и удовлетворяющий условию: <math>f_v(u) = 1 \;</math>, если <math>(u, v) \in G \;</math>. Ребро <math>G|_U \;</math> является треугольником в G в том и только том случае, если это ребро является решением задачи поиска коллизии в графе на <math>G|_U \;</math> для некоторого <math>v \in [n] \;</math>. Эта задача может быть решена для конкретной v за <math>\tilde{O} (r^{2/3} ) \;</math> запросов. Используя <math>\tilde{O} ( \sqrt{n}) \;</math> шагов увеличения амплитуды, можно с высокой вероятностью узнать, генерирует ли ''какая-либо'' из вершин <math>v \in [n] \;</math> приемлемое решение для задачи поиска коллизии в графе. Таким образом, стоимость проверки составляет <math>c(r) = \tilde{O} ( \sqrt{n} \cdot r^{2/3} ) \;</math> запросов, из чего следует:

Расширение алгоритма квантового блуждания для поиска треугольников использовалось для нахождения клик и других фиксированных подграфов, а также для определения выполнения монотонных свойств графа с малыми сертификатами при помощи меньшего числа квантовых запросов, чем у предыдущих алгоритмов.

Алгоритм Амбайниса для поиска k-коллизии [3] может найти копию любого графа H с k > 3 вершинами за <math>\tilde{O} (n^{2 - 2/(k + 1)}) \;</math> квантовых запросов. Для случая, когда H является k-кликой, Чайлдз и Айзенберг [9] предложили алгоритм, требующий <math>\tilde{O} (n^{2.5 - 6/(k + 2)}) \;</math> запросов. Простое обобщение алгоритма поиска треугольников (Маньез и др. [13] уменьшает их число до <math>\tilde{O} (n^{2 - 2/k}) \;</math>.

Наиболее очевидный из открытых вопросов касается решения проблемы сложности квантовых запросов при поиске треугольников; на данный момент лучшими верхней и нижней границей являются <math>O(n^{13/10}) \;</math> и <math>\Omega(n) \;</math>. Кроме того, остаются нерешенными следующие задачи:

Технология квантового блуждания успешно применялась при разработке более эффективных алгоритмов квантового поиска для нескольких задач – таких как различение элементов [3], поиск треугольников [13], верификация матричного произведения [7] и проверка коммутативности групп [11]. Было бы любопытно узнать, как подход на основе квантового блуждания может быть расширен для получения новых и улучшенных квантовых алгоритмов для решения различных вычислительных задач.