Classical and Quantum Algorithms for the Deterministic L-system Inductive Inference Problem

要約

L システムは、植物の発育など、多くの生物学的プロセスのモデル化およびシミュレーションを作成するために作成できます。
特定のプロセスの L システムを見つけることは、通常、非常に時間のかかるプロセスで専門家によって手作業で解決されます。
これが一連の画像などのデータから自動的に実行できれば重要です。
この論文では、文字列のシーケンスから特定のタイプの L システム、決定論的コンテキストフリー L システム (D0L システム) を推論することに興味があります。
一連の文字列の特性グラフを導入し、それを利用して多項式時間の問題 (D0L システムの推論) を最大独立集合問題 (MIS) および SAT 問題に変換します。
その後、この問題に対して古典的な厳密アルゴリズムと近似量子アルゴリズムを提供します。

要約(オリジナル)

L-systems can be made to model and create simulations of many biological processes, such as plant development. Finding an L-system for a given process is typically solved by hand, by experts, in a hugely time-consuming process. It would be significant if this could be done automatically from data, such as from sequences of images. In this paper, we are interested in inferring a particular type of L-system, deterministic context-free L-system (D0L-system) from a sequence of strings. We introduce the characteristic graph of a sequence of strings, which we then utilize to translate our problem (inferring D0L-system) in polynomial time into the maximum independent set problem (MIS) and the SAT problem. After that, we offer a classical exact algorithm and an approximate quantum algorithm for the problem.

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