Berlekamp's algorithm factors a squarefree polynomial $f\in\mathbb{F}_q[x]$ by deterministic linear algebra, reducing the problem to splitting an explicit commutative algebra $B\cong\mathbb{F}_q^r$ into its $r$ simple factors. For large odd $q$, the standard efficient splitting step is randomized, while known derandomizations are conditional on the Extended Riemann Hypothesis. We give an unconditional exact quantum implementation in a circuit model permitting single-qubit rotations through efficiently computable angles. The construction uses an unconditional counting argument. For a block containing $s\ge2$ irreducible factors, a quadratic-character test in odd characteristic and an absolute-trace test in characteristic $2$ yield a nonconstant test element with probability $p_{q,s}\ge\tfrac12$, known exactly in advance and depending only on $q$ and $s$, not on the unknown factorization. Exact amplitude amplification therefore converts each randomized test into a procedure succeeding with certainty after one amplification iteration. The resulting algorithm uses exactly $r-1$ quantum splitting rounds and $O(n^3\log q)$ quantum $\mathbb{F}_q$-operations and $O(n^3)$ classical operations, requiring no primitive root, quadratic non-residue, or distinct-degree preprocessing. The method also splits arbitrary finite-dimensional separable commutative $\\mathbb{F}_q$-algebras given by structure constants. Combined with R'onyai's classical structure theory, which computes the radical deterministically and reduces the remaining tasks deterministically to polynomial factorization, it yields the radical and the Wedderburn decomposition of $A/\mathrm{Rad}(A)$ into minimal two-sided ideals, with certainty, for any $n$-dimensional associative $\mathbb{F}_q$-algebra given by structure constants, using $O(n^4\log q)$ quantum $\mathbb{F}_q$-operations.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:30
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
8+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
13+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
15+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
12+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
16+阅读 · 10月15日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员