論文の概要: Towards Cosmological Simulations of Dark Matter on Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05821v2
• Date: Fri, 5 Feb 2021 18:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-15 04:54:51.363881
• Title: Towards Cosmological Simulations of Dark Matter on Quantum Computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータ上のダークマターの宇宙論的シミュレーションに向けて
• Authors: Philip Mocz (Princeton), Aaron Szasz (Perimeter Institute)
• Abstract要約: 量子コンピュータは、古典的コンピュータよりも指数関数的に高速に計算を行うことができる。 量子回路は量子状態に線形に作用するため、非線形性(例えば宇宙シミュレーションにおける自己重力)は重要な課題となる。 ここでは、この課題を克服し、自己重力ダークマターの進化のための(非線形)シュロディンガー・ポアソン方程式を解くための潜在的なアプローチを概説する。
• 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: State-of-the-art cosmological simulations on classical computers are limited by time, energy, and memory usage. Quantum computers can perform some calculations exponentially faster than classical computers, using exponentially less energy and memory, and may enable extremely large simulations that accurately capture the whole dynamic range of structure in the Universe within statistically representative cosmic volumes. However, not all computational tasks exhibit a `quantum advantage'. Quantum circuits act linearly on quantum states, so nonlinearities (e.g. self-gravity in cosmological simulations) pose a significant challenge. Here we outline one potential approach to overcome this challenge and solve the (nonlinear) Schrodinger-Poisson equations for the evolution of self-gravitating dark matter, based on a hybrid quantum-classical variational algorithm framework (Lubasch 2020). We demonstrate the method with a proof-of-concept mock quantum simulation, envisioning a future where quantum computers will one day lead simulations of dark matter.
• Abstract（参考訳）: 古典的なコンピュータにおける最先端の宇宙論シミュレーションは、時間、エネルギー、メモリ使用量によって制限される。 量子コンピュータは、古典的コンピュータよりも指数関数的に高速に計算し、指数関数的に少ないエネルギーとメモリを使い、統計的に代表される宇宙の体積の中で、宇宙のダイナミックな範囲全体を正確に捉える非常に大きなシミュレーションを可能にする。 しかし、全ての計算タスクが '量子優位' を示すわけではない。 量子回路は量子状態に線形に作用するため、非線形性(例えば宇宙シミュレーションにおける自己重力)は重要な課題となる。 ここでは,この課題を克服するための1つの潜在的アプローチを概説し,ハイブリッド量子古典変分アルゴリズムフレームワーク(lubasch 2020)に基づく自己重力暗黒物質の進化のための(非線形)シュロディンガー・ポアソン方程式を解く。 量子コンピュータがいつの日かダークマターのシミュレーションをリードする未来を想定した、概念実証型量子シミュレーションを用いてこの手法を実証する。

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