Skálázható, rekurzív algoritmus a Torontonian függvény kiértékeléséhez
Ágoston Kaposi (ELTE), Zoltán Kolarovszki (ELTE), Tamás Kozsik (ELTE), Zoltán Zimborás (Wigner FK) and Péter Rakyta (ELTE) (2022.05.01 - 2022.12.31)
Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179
Kivonat: Az ún. Torontonian függvény kiértékelése központi szerepet tölt be bozonikus mintavételezési folyamatok szimulálásában. Ebben a projektben egy újszerű algoritmust terveztünk a Torontonian függvény kiértékeléséhez, mellyel polinomiális gyorsulást értünk el az elérhető leghatékonyabb algoritmushoz képest. Numerikus eredményeink alapján algoritmusunk komplexitása N^1.0691 2^(N/2), ahol N a kiértékelendő mátrix méretét jelöli. Ugyancsak megmutattuk, hogy algoritmusunk kiterjeszthető nagy teljesítményű szamítógépekre, lehetőséget biztosítva 35-40 fotonnal történő bozonikus mintavételezés szimulálására.
Publikációk: Ágoston Kaposi, Zoltán Kolarovszki, Tamás Kozsik, Zoltán Zimborás, Péter Rakyta: Polynomial speedup in Torontonian calculation by a scalable recursive algorithm ArXiv:2109.04528