論文の概要: Quantum computing at the quantum advantage threshold: a down-to-business
review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.17181v1
- Date: Thu, 31 Mar 2022 16:55:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-20 04:52:58.968970
- Title: Quantum computing at the quantum advantage threshold: a down-to-business
review
- Title(参考訳): 量子優位しきい値における量子コンピューティング--企業間レビュー
- Authors: A.K. Fedorov, N. Gisin, S.M. Beloussov, A.I. Lvovsky
- Abstract要約: 量子コンピューティング、有望な計算モデル、そして最も発達した物理プラットフォームにおける技術の現状についてレビューする。
また、これらの要件に対処するための潜在的な応用、これらの応用によって引き起こされる要件、技術的経路についても論じる。
このレビューは方程式のない単純な言語で書かれており、数学や物理学の先進的なバックグラウンドを持たない読者にアクセスできるべきである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0323063834827415
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is expected that quantum computers would enable solving various problems
that are beyond the capabilities of the most powerful current supercomputers,
which are based on classical technologies. In the last three decades, advances
in quantum computing stimulated significant interest in this field from
industry, investors, media, executives, and general public. However, the
understanding of this technology, its current capabilities and its potential
impact in these communities is still lacking. Closing this gap requires a
complete picture of how to assess quantum computing devices' performance and
estimate their potential, a task made harder by the variety of quantum
computing models and physical platforms. Here we review the state of the art in
quantum computing, promising computational models and the most developed
physical platforms. We also discuss potential applications, the requirements
posed by these applications and technological pathways towards addressing these
requirements. Finally, we summarize and analyze the arguments for the quantum
computing market's further exponential growth. The review is written in a
simple language without equations, and should be accessible to readers with no
advanced background in mathematics and physics.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータは、古典的技術に基づく最も強力な現在のスーパーコンピュータの能力を超えた様々な問題を解決することが期待されている。
過去30年間、量子コンピューティングの進歩は、業界、投資家、メディア、役員、一般大衆からこの分野への大きな関心を刺激した。
しかし、この技術の理解、現在の能力、そしてこれらのコミュニティへの潜在的な影響はまだ不足している。
このギャップを埋めるには、量子コンピューティングデバイスの性能を評価し、その潜在能力を推定する方法の完全な図が必要です。
本稿では,量子コンピューティングの現状,計算モデルと最も先進的な物理プラットフォームについて概観する。
また,これらの要件に対応するための応用可能性や要件,技術的経路についても論じる。
最後に、量子コンピューティング市場のさらなる指数関数的成長に関する議論を要約して分析する。
このレビューは方程式のない単純な言語で書かれており、数学や物理学の先進的なバックグラウンドを持たない読者にアクセスできるべきである。
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) - Reliable AI: Does the Next Generation Require Quantum Computing? [71.84486326350338]
デジタルハードウェアは、最適化、ディープラーニング、微分方程式に関する問題の解決に本質的に制約されていることを示す。
対照的に、Blum-Shub-Smale マシンのようなアナログコンピューティングモデルは、これらの制限を克服する可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T19:10:45Z) - 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) - Architectures for Quantum Information Processing [5.190207094732672]
量子コンピューティングは、コンピューティングに対する私たちの考え方を変えつつある。
重ね合わせ、絡み合い、干渉といった量子現象を利用して、従来のコンピュータでは難しい問題を解決することができる。
IBMは、クラウドを通じて真の量子コンピュータに初めてパブリックアクセスし、Googleが量子超越性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-11T19:18:44Z) - 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) - Standard Model Physics and the Digital Quantum Revolution: Thoughts
about the Interface [68.8204255655161]
量子システムの分離・制御・絡み合いの進歩は、かつての量子力学の興味深い特徴を、破壊的な科学的・技術的進歩のための乗り物へと変えつつある。
本稿では,3つの領域科学理論家の視点から,絡み合い,複雑性,量子シミュレーションのインターフェースについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-10T06:12:06Z) - 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 Computing Methods for Supervised Learning [0.08594140167290096]
小型の量子コンピュータと量子アニールが製造され、既に商業的に販売されている。
我々は、教師付き機械学習問題への応用を探求する前に、量子コンピューティングの背景と重要な結果を要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T06:34:42Z) - Quantum Computation [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-04T11:57:18Z) - 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)
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。