論文の概要: Quantum coarse-graining for extreme dimension reduction in modelling stochastic temporal dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06831v2
• Date: Mon, 21 Jun 2021 11:29:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 04:09:14.181537
• Title: Quantum coarse-graining for extreme dimension reduction in modelling stochastic temporal dynamics
• Title（参考訳）: モデリング確率的時間力学における極大次元減少のための量子粗粒化
• Authors: Thomas J. Elliott
• Abstract要約: 量子状態空間における粗粒化は、時間力学をモデル化するために必要なメモリ次元を劇的に減少させる。 古典的な粗粒化とは対照的に、この圧縮は時間分解能に基づいておらず、現在の量子技術の範囲内でメモリ効率のモデリングをもたらす。
• 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: Stochastic modelling of complex systems plays an essential, yet often computationally intensive role across the quantitative sciences. Recent advances in quantum information processing have elucidated the potential for quantum simulators to exhibit memory advantages for such tasks. Heretofore, the focus has been on lossless memory compression, wherein the advantage is typically in terms of lessening the amount of information tracked by the model, while -- arguably more practical -- reductions in memory dimension are not always possible. Here we address the case of lossy compression for quantum stochastic modelling of continuous-time processes, introducing a method for coarse-graining in quantum state space that drastically reduces the requisite memory dimension for modelling temporal dynamics whilst retaining near-exact statistics. In contrast to classical coarse-graining, this compression is not based on sacrificing temporal resolution, and brings memory-efficient, high-fidelity stochastic modelling within reach of present quantum technologies.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシステムの確率的モデリングは、量的科学において不可欠であるが、しばしば計算集約的な役割を果たす。 量子情報処理の最近の進歩は、量子シミュレータがそのようなタスクにメモリの利点を示す可能性を解明している。 これまではロスレスメモリ圧縮に重点を置いてきたが、その利点は一般的にモデルによって追跡される情報の量を減らすことにある。 ここでは,連続時間過程の量子確率モデリングにおける損失圧縮のケースを扱い,近似統計を保ちながら時間力学をモデル化するために必要なメモリ次元を劇的に削減する量子状態空間の粗粒化法を導入する。 古典的な粗粒化とは対照的に、この圧縮は時間分解能の犠牲に基づくものではなく、現在の量子技術の範囲内でメモリ効率が高く、高忠実な確率的モデリングをもたらす。

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