論文の概要: Quantum computing using continuous-time evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00704v1
- Date: Wed, 1 Apr 2020 20:58:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-27 05:22:35.497864
- Title: Quantum computing using continuous-time evolution
- Title（参考訳）: 連続時間進化を用いた量子コンピューティング
- Authors: Viv Kendon
- Abstract要約: デジタルシリコンコンピュータの速度は限界に達している。
量子コンピューティングは、量子システムのコヒーレンスと重ね合わせを利用する。
初期の量子コンピュータは、デジタルシリコンコンピューティングの初期を思い起こさせる小さなものになるだろう。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computational methods are the most effective tools we have besides scientific
experiments to explore the properties of complex biological systems. Progress
is slowing because digital silicon computers have reached their limits in terms
of speed. Other types of computation using radically different architectures,
including neuromorphic and quantum, promise breakthroughs in both speed and
efficiency. Quantum computing exploits the coherence and superposition
properties of quantum systems to explore many possible computational paths in
parallel. This provides a fundamentally more efficient route to solving some
types of computational problems, including several of relevance to biological
simulations. In particular, optimisation problems, both convex and non-convex,
feature in many biological models, including protein folding and molecular
dynamics. Early quantum computers will be small, reminiscent of the early days
of digital silicon computing. Understanding how to exploit the first generation
of quantum hardware is crucial for making progress in both biological
simulation and the development of the next generations of quantum computers.
This review outlines the current state-of-the-art and future prospects for
quantum computing, and provides some indications of how and where to apply it
to speed up bottlenecks in biological simulation.
- Abstract（参考訳）: 計算手法は、複雑な生物学的システムの特性を調べるための科学的実験以外に、我々が持っている最も効果的なツールである。
デジタルシリコンコンピュータが速度の限界に達しているため、進歩は減速している。
ニューロモルフィックや量子を含む、根本的に異なるアーキテクチャを用いた他のタイプの計算は、スピードと効率の両方でブレークスルーを約束する。
量子コンピューティングは、量子システムのコヒーレンスと重ね合わせ特性を利用して、多くの計算経路を並列に探索する。
これは、いくつかの種類の計算問題を解くための根本的なより効率的な経路を提供する。
特に、凸と非凸の両方の最適化問題は、タンパク質の折り畳みや分子動力学を含む多くの生物学的モデルに特徴付けられる。
初期の量子コンピュータは、デジタルシリコンコンピューティングの初期を思い起こさせる小さなものになるだろう。
第一世代の量子ハードウェアをどう活用するかを理解することは、生物シミュレーションと次世代の量子コンピュータの開発の進展に不可欠である。
本稿では,量子コンピューティングの現状と今後の展望を概説するとともに,生物シミュレーションにおけるボトルネックの迅速化に応用する方法と今後の展望について述べる。
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