論文の概要: An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02846v4
- Date: Fri, 4 Feb 2022 22:56:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-21 00:36:54.516357
- Title: An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion
- Title（参考訳）: 量子アニーリング計算の地震インバージョンへの応用
- Authors: Alexandre M. Souza, Eldues O. Martins, Itzhak Roditi, Nahum S\'a,
Roberto S. Sarthour, Ivan S. Oliveira
- Abstract要約: 小型地震インバージョン問題を解決するために,D波量子アニールに量子アルゴリズムを適用した。
量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing, along with quantum metrology and quantum communication,
are disruptive technologies that promise, in the near future, to impact
different sectors of academic research and industry. Among the computational
challenges with great interest in science and industry are the inversion
problems. These kinds of numerical procedures can be described as the process
of determining the cause of an event from measurements of its effects. In this
paper, we apply a recursive quantum algorithm to a D-Wave quantum annealer to
solve a small scale seismic inversions problem. We compare the obtained results
from the quantum computer to those derived from a classical algorithm. The
accuracy achieved by the quantum computer is at least as good as that of the
classical computer.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、量子メトロロジーや量子通信とともに、近い将来、学術研究や産業のさまざまな分野に影響を及ぼすであろう破壊的な技術である。
科学と産業に大きな関心を持つ計算問題の中には逆問題がある。
このような数値的な手順は、その効果の測定から事象の原因を決定する過程として記述することができる。
本稿では,D波量子アニールに再帰的量子アルゴリズムを適用し,小規模地震インバージョン問題の解法を提案する。
量子コンピュータから得られた結果と古典的アルゴリズムから得られた結果を比較する。
量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
関連論文リスト
- The curse of random quantum data [62.24825255497622]
量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。
量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。
この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T12:18:07Z) - Scalable Quantum Algorithms for Noisy Quantum Computers [0.0]
この論文は、量子計算資源の要求を減らす2つの主要な技術を開発した。
目的は、現在の量子プロセッサでアプリケーションサイズをスケールアップすることだ。
アルゴリズムの応用の主な焦点は量子システムのシミュレーションであるが、開発したサブルーチンは最適化や機械学習の分野でさらに活用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-01T19:36:35Z) - Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。
本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。
私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T23:37:45Z) - Near-Term Quantum Computing Techniques: Variational Quantum Algorithms,
Error Mitigation, Circuit Compilation, Benchmarking and Classical Simulation [5.381727213688375]
私たちはまだ、本格的な量子コンピュータの成熟まで長い道のりを歩んでいます。
注目すべき課題は、非自明なタスクを確実に実行可能なアプリケーションを開発することです。
誤りを特徴づけ、緩和するために、いくつかの短期量子コンピューティング技術が提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-16T07:53:15Z) - Quantum computational intelligence for traveltime seismic inversion [0.0]
我々は、勾配のない量子回路学習に基づく短期量子アルゴリズムによる旅行時地震動インバージョンのためのアプローチを実装した。
ノイズがあっても、何千もの量子ビットを持つ量子コンピュータは、物理問題を解くことができることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-11T12:36:58Z) - Multiple Query Optimization using a Hybrid Approach of Classical and
Quantum Computing [1.7077661158850292]
データ集約的な問題領域において重要なNPハード問題である多重クエリ最適化問題(MQO)に取り組む。
ゲート型量子コンピュータ上でMQOを解くために,新しい古典量子アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムでは, クビット効率が99%に近づき, ほぼ2倍に向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-22T08:12:49Z) - Electronic structure with direct diagonalization on a D-Wave quantum
annealer [62.997667081978825]
本研究は、D-Wave 2000Q量子アニール上の分子電子ハミルトニアン固有値-固有ベクトル問題を解くために、一般量子アニール固有解法(QAE)アルゴリズムを実装した。
そこで本研究では,D-Waveハードウェアを用いた各種分子系における基底および電子励起状態の取得について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-02T22:46:47Z) - Simulating quantum chemistry in the seniority-zero space on qubit-based
quantum computers [0.0]
計算量子化学の近似をゲートベースの量子コンピュータ上で分子化学をシミュレートする手法と組み合わせる。
基本集合を増大させるために解放された量子資源を用いることで、より正確な結果が得られ、必要な数の量子コンピューティングの実行が削減されることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-31T19:44:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。