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【24h】

On approximating the eigenvalues of stochastic matrices in probabilistic logspace

机译:关于概率对数空间中随机矩阵的特征值的逼近

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摘要

Approximating the eigenvalues of a Hermitian operator can be solved by a quantum logspace algorithm. We introduce the problem of approximating the eigenvalues of a given matrix in the context of classical space-bounded computation. We show that:- Approximating the second eigenvalue of stochastic operators (in a certain range of parameters) is BPL-complete, and, - We show a BPL algorithm that approximates any eigenvalue of a stochastic and emph{Hermitian} operator with emph{constant} accuracy.
机译:近似厄米算子的特征值可通过量子对数空间算法求解。我们介绍了在经典的有界计算的背景下逼近给定矩阵的特征值的问题。我们证明:-逼近随机算子的第二个特征值(在一定的参数范围内)是BPL完全的,并且-我们展示了一种BPL算法,它近似于具有 emph的随机算子和 emph {Hermitian}算子的任何特征值{恒定}精度。

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