論文の概要: Quantum Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02799v2
- Date: Wed, 6 Jan 2021 08:43:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 04:31:45.939797
- Title: Quantum Computation
- Title（参考訳）: 量子計算
- Authors: Bhupesh Bishnoi
- Abstract要約: 量子計算の中核となる原理と応用分野について論じ,要約する。
物理系の挙動に対する計算のマッピングは歴史的課題である。
量子コンピュータが正しく機能するために必要な技術を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this research notebook in the four-part, quantum computation and
applications, quantum computation and algorithms, quantum communication
protocol, and universal quantum computation for quantum engineers, researchers,
and scientists, we will discuss and summarized the core principles and
practical application areas of quantum computation. We first discuss the
historical prospect from which quantum computing emerged from the early days of
computing before the dominance of modern microprocessors. And the re-emergence
of that quest with the sunset of Moore's law in the current decade. The mapping
of computation onto the behavior of physical systems is a historical challenge
vividly illustrate by considering how quantum bits may be realized with a wide
variety of physical systems, spanning from atoms to photons, using
semiconductors and superconductors. The computing algorithms also change with
the underline variety of physical systems and the possibility of encoding the
information in the quantum systems compared to the ordinary classical computers
because of these new abilities afforded by quantum systems. We will also
consider the emerging engineering, science, technology, business, and social
implications of these advancements. We will describe a substantial difference
between quantum and classical computation paradigm. After we will discuss and
understand engineering challenges currently faced by developers of the real
quantum computation system. We will evaluate the essential technology required
for quantum computers to be able to function correctly. Later on, discuss the
potential business application, which can be touch by these new computation
capabilities. We utilize the IBM Quantum Experience to run the real-world
problem, although on a small scale.
- Abstract（参考訳）: 本研究ノートでは,量子計算と応用,量子計算とアルゴリズム,量子通信プロトコル,および量子工学者,研究者,科学者のための普遍量子計算を解説し,量子計算の核となる原理と実用的応用領域について概説する。
まず,現代のマイクロプロセッサが支配される前,量子コンピューティングがコンピュータの初期から出現した歴史的展望について論じる。
そして、この10年でムーアの法則の日没と共に、その探求が再び復活した。
物理系の挙動への計算のマッピングは、半導体や超伝導体を用いて、原子から光子まで幅広い物理系で量子ビットがどのように実現されるかを考えることで、歴史的な挑戦である。
計算アルゴリズムは、様々な物理システムと、量子システムによって提供されるこれらの新しい能力のために、通常の古典的コンピュータと比較して量子システムに情報をエンコードする可能性によっても変化する。
我々はまた、これらの進歩の新たな工学、科学、技術、ビジネス、社会的意味についても検討する。
量子計算パラダイムと古典計算パラダイムの大きな違いについて述べる。
実際の量子計算システムの開発者が現在直面しているエンジニアリング上の課題について議論し、理解する。
量子コンピュータが正しく機能するために必要な必須技術を評価する。
次に、これらの新しい計算機能に触発できる潜在的なビジネスアプリケーションについて述べます。
我々は、IBM Quantum Experienceを使って、小さなスケールで現実の問題を実行する。
関連論文リスト
- Assessing and Advancing the Potential of Quantum Computing: A NASA Case Study [11.29246196323319]
我々は、量子コンピューティングの可能性を評価し、前進させるNASAの取り組みについて説明する。
本稿では,近・長期のアルゴリズムの進歩と,現在のハードウェアとシミュレーションによる探索結果について論じる。
この研究には物理にインスパイアされた古典的アルゴリズムも含まれており、今日のアプリケーションスケールで使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-21T19:05:42Z) - Quantum Computing: Vision and Challenges [16.50566018023275]
本稿では,量子コンピュータハードウェアの最先端開発と量子暗号,量子ソフトウェア,高スケール性量子コンピュータの今後の進歩について論じる。
量子技術の研究と開発における多くの潜在的な課題とエキサイティングな新しいトレンドが、より広範な議論のためにこの論文で強調されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-04T17:33:18Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z) - 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) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T07:32:57Z) - Experimental quantum memristor [0.5396401833457565]
我々は、集積フォトニクスと単一光子に作用する新しい量子光学メムリスタを、実験的に導入し、実証する。
私たちのデバイスは、即時および短期的な量子ニューロモルフィックアーキテクチャの構築ブロックになる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-11T08:42:14Z) - Simulating Quantum Materials with Digital Quantum Computers [55.41644538483948]
デジタル量子コンピュータ(DQC)は、古典的コンピュータでは引き起こせない量子シミュレーションを効率的に行うことができる。
このレビューの目的は、物理量子優位性を達成するために行われた進歩の要約を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-21T20:10:38Z) - Quantum walk processes in quantum devices [55.41644538483948]
グラフ上の量子ウォークを量子回路として表現する方法を研究する。
提案手法は,量子ウォークアルゴリズムを量子コンピュータ上で効率的に実装する方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-28T18:04:16Z) - An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion [55.41644538483948]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T14:18:44Z) - Quantum algorithms for quantum chemistry and quantum materials science [2.867517731896504]
本稿では, 電子構造, 量子統計力学, 量子力学の分野において, 量子コンピュータ上での解に対する潜在的な関心について, 化学・材料科学の中心的な問題を簡潔に述べる。
我々は、基底状態、力学、熱状態シミュレーションのための量子アルゴリズムの現在の進歩の詳細なスナップショットを取得し、将来の発展のためにそれらの強みと弱点を分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-10T22:49:56Z)
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。