論文の概要: Quantum algorithm for Feynman loop integrals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08703v3
• Date: Tue, 17 May 2022 10:54:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 19:50:13.366794
• Title: Quantum algorithm for Feynman loop integrals
• Title（参考訳）: ファインマンループ積分の量子アルゴリズム
• Authors: Selomit Ram\'irez-Uribe, Andr\'es E. Renter\'ia-Olivo, Germ\'an Rodrigo, German F. R. Sborlini, Luiz Vale Silva
• Abstract要約: 量子アルゴリズムのFeynmanループ積分への新しいベンチマーク適用を提案する。 ファインマンプロパゲーターの2つのオンシェル状態は、キュービットの2つの状態と同一視される。 量子アルゴリズムは、マルチループファインマン図形の因果特異構成を展開するために用いられる。
• 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: We present a novel benchmark application of a quantum algorithm to Feynman loop integrals. The two on-shell states of a Feynman propagator are identified with the two states of a qubit and a quantum algorithm is used to unfold the causal singular configurations of multiloop Feynman diagrams. To identify such configurations, we exploit Grover's algorithm for querying multiple solutions over unstructured datasets, which presents a quadratic speed-up over classical algorithms when the number of solutions is much smaller than the number of possible configurations. A suitable modification is introduced to deal with topologies in which the number of causal states to be identified is nearly half of the total number of states. The output of the quantum algorithm in \emph{IBM Quantum} and \emph{QUTE Testbed} simulators is used to bootstrap the causal representation in the loop-tree duality of representative multiloop topologies. The algorithm may also find application and interest in graph theory to solve problems involving directed acyclic graphs.
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムのFeynmanループ積分への新しいベンチマーク適用を提案する。 ファインマンプロパゲータの2つのオンシェル状態は量子ビットの2つの状態と同一視され、量子アルゴリズムはマルチループファインマン図形の因果特異な構成を展開するために用いられる。 このような構成を特定するために、groverのアルゴリズムを利用して、非構造化データセット上で複数の解をクエリする。 識別すべき因果状態の数は、状態の総数のほぼ半分であるトポロジを扱うために、適切な修正が導入される。 代表的マルチループトポロジーのループツリー双対性における因果表現をブートストラップするために, \emph{IBM Quantum} と \emph{QUTE Testbed} シミュレータの量子アルゴリズムの出力を用いる。 アルゴリズムはまた、有向非巡回グラフを含む問題を解決するためにグラフ理論への応用と関心を見つけることができる。

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