論文の概要: Track clustering with a quantum annealer for primary vertex reconstruction at hadron colliders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1903.08879v4
• Date: Mon, 3 Apr 2023 23:30:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 20:05:35.542582
• Title: Track clustering with a quantum annealer for primary vertex reconstruction at hadron colliders
• Title（参考訳）: ハドロン衝突体における一次頂点再構成のための量子アニールを用いたトラッククラスタリング
• Authors: Souvik Das, Andrew J. Wildridge, Andreas Jung
• Abstract要約: 荷電粒子軌道のビーム軸に沿ったクラスタリングは、ハドロン相互作用の位置を再構築する最初のステップである。 我々は2036の物理量子ビットD-Wave量子アニールを用いて、人工イベントの限られた容量でトラッククラスタリングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9023847175654603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustering of charged particle tracks along the beam axis is the first step in reconstructing the positions of hadronic interactions, also known as primary vertices, at hadron collider experiments. We use a 2036 physical qubit D-Wave quantum annealer to perform track clustering in a limited capacity on artificial events where the positions of primary vertices and tracks resemble those measured by the Compact Muon Solenoid experiment at the Large Hadron Collider. The algorithm, which is not a classical-quantum hybrid but relies entirely on quantum annealing, is tested on a variety of event topologies. We demonstrate a deterministic graph-embedding of the problem on the D-Wave Chimera architecture, a method for optimizing the coupling strengths within logical qubits, and a method for optimizing annealing time. Further, we benchmark it against simulated annealing on a commercial CPU constrained to the same processor time per anneal as the physical annealer. We note a quantum advantage against simulated annealing up to a 56 logical qubit problem that involves 665 physical qubits on average. Our embedding and optimization methods, and the benchmarking paradigm, can be applied generally to other clustering problems on quantum annealers. This algorithm may be used as a building-block for more sophisticated algorithms to reach the number of primary vertices at the LHC.
• Abstract（参考訳）: ビーム軸に沿った荷電粒子軌道のクラスタリングは、ハドロン衝突型加速器実験におけるハドロン相互作用の位置を再構築する最初のステップである。 我々は2036年の物理量子ビットd波量子アニーラーを用いて、大ハドロン衝突型加速器の小型ミューオンソレノイド実験で測定された一次頂点と軌道の位置が類似する人工事象において、限られた容量でトラッククラスタリングを行う。 このアルゴリズムは古典量子ハイブリッドではなく、完全に量子アニールに依存しており、様々な事象トポロジーでテストされている。 d-wave chimeraアーキテクチャ上の問題を決定論的グラフに埋め込み,論理キュービット内の結合強度を最適化する方法,アニーリング時間を最適化する方法を示す。 さらに,物理焼鈍機と同じ処理時間に制約された商用CPU上での模擬焼鈍との比較を行った。 平均665物理量子ビットを含む56の論理量子ビット問題に対するシミュレーションアニーリングに対する量子アドバンテージに注意する。 我々の埋め込みと最適化手法とベンチマークパラダイムは、一般に量子アニール上の他のクラスタリング問題に適用できる。 このアルゴリズムは、lhcの一次頂点数に到達するためのより洗練されたアルゴリズムのビルディングブロックとして使うことができる。

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