論文の概要: Quantum Simulation for High Energy Physics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03381v1
- Date: Thu, 7 Apr 2022 11:59:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-18 00:07:02.890795
- Title: Quantum Simulation for High Energy Physics
- Title(参考訳): 高エネルギー物理のための量子シミュレーション
- Authors: Christian W. Bauer, Zohreh Davoudi, A. Baha Balantekin, Tanmoy
Bhattacharya, Marcela Carena, Wibe A. de Jong, Patrick Draper, Aida
El-Khadra, Nate Gemelke, Masanori Hanada, Dmitri Kharzeev, Henry Lamm,
Ying-Ying Li, Junyu Liu, Mikhail Lukin, Yannick Meurice, Christopher Monroe,
Benjamin Nachman, Guido Pagano, John Preskill, Enrico Rinaldi, Alessandro
Roggero, David I. Santiago, Martin J. Savage, Irfan Siddiqi, George Siopsis,
David Van Zanten, Nathan Wiebe, Yukari Yamauchi, K\"ubra Yeter-Aydeniz,
Silvia Zorzetti
- Abstract要約: 高エネルギー物理学のための量子シミュレーションが米国の素粒子物理学コミュニティで研究されたのは、これが初めてである。
高エネルギー物理学者は、我々の自然の理解にとって最も基本的なレベルで重要な問題を素早く特定した。
彼らは、HEPミッションに関連するシミュレーションのための理論、アルゴリズム、ハードウェアの共同設計において、活発なプログラムを開始し、実行し続けている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 43.18801287796979
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It is for the first time that Quantum Simulation for High Energy Physics
(HEP) is studied in the U.S. decadal particle-physics community planning, and
in fact until recently, this was not considered a mainstream topic in the
community. This fact speaks of a remarkable rate of growth of this subfield
over the past few years, stimulated by the impressive advancements in Quantum
Information Sciences (QIS) and associated technologies over the past decade,
and the significant investment in this area by the government and private
sectors in the U.S. and other countries. High-energy physicists have quickly
identified problems of importance to our understanding of nature at the most
fundamental level, from tiniest distances to cosmological extents, that are
intractable with classical computers but may benefit from quantum advantage.
They have initiated, and continue to carry out, a vigorous program in theory,
algorithm, and hardware co-design for simulations of relevance to the HEP
mission. This community whitepaper is an attempt to bring this exciting and yet
challenging area of research to the spotlight, and to elaborate on what the
promises, requirements, challenges, and potential solutions are over the next
decade and beyond.
- Abstract(参考訳): 高エネルギー物理学(hep)の量子シミュレーションが米国の粒子物理学コミュニティ計画で研究されるのは初めてであり、事実、近年まで、これはコミュニティの主要な話題とはみなされていなかった。
この事実は、過去10年間の量子情報科学(qis)と関連する技術の発展と、米国や他の国の政府や民間部門によるこの分野への多大な投資によって刺激された、ここ数年におけるこのサブフィールドの成長の著しいペースを物語っている。
高エネルギー物理学者は、最も基礎的なレベルで自然の理解に重要な問題を素早く特定し、最も小さな距離から宇宙論的な範囲まで、古典的コンピュータでは難解だが量子的な利点の恩恵を受ける可能性がある。
彼らはHEPミッションに関連するシミュレーションのための理論、アルゴリズム、ハードウェアの共同設計において活発なプログラムを開始し、実行し続けている。
このコミュニティのホワイトペーパーは、このエキサイティングで挑戦的な研究領域をスポットライトにつけ、今後10年以上にわたって約束や要件、課題、潜在的な解決策について詳しく説明しようとするものです。
関連論文リスト
- Atomic Quantum Technologies for Quantum Matter and Fundamental Physics Applications [0.0]
物理学は科学の様々な分野において、前例のない異種交配の時代を生きている。
我々は,超低温原子量子技術が基礎科学や応用科学において持つ多様体の影響について論じる。
我々は、原子技術を用いたテーブルトップ実験のエンジニアリングがどのように応用を図っているかを説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-10T16:52:20Z) - Quantum sensing with atomic, molecular, and optical platforms for fundamental physics [0.611309374994742]
基礎物理学と新しい応用のための説得力のある長期的なビジョンは、量子情報科学の急速な発展を活用することであると我々は主張する。
我々は、重力の量子的側面、基本的な対称性など、最も興味深く挑戦的な問題のいくつかが、新たな量子計測フロンティアで取り組まれることを期待している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T20:56:20Z) - 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) - Snowmass Computational Frontier: Topical Group Report on Quantum
Computing [0.8594140167290096]
本稿では,量子情報科学(QIS)と高エネルギー物理(HEP)の相互作用について概説する。
量子コンピュータは、HEPの振れ合いを表すものではなく、我々の発見ツールキットの不可欠な部分となるように設定されている。
経済全体における量子技術の役割は、今後10年間で急速に成長すると予想されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-14T17:10:20Z) - 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) - Snowmass White Paper: Quantum Computing Systems and Software for
High-energy Physics Research [3.4654477035437328]
我々は、高エネルギー物理研究を進めるための量子コンピューティングシステムとソフトウェアを開発するための課題と機会を特定する。
今後10年以内に量子コンピューティングの実用的および理論的応用とHEP問題の両方をサポートするために、アルゴリズム、アプリケーション、ソフトウェア、ハードウェア、インフラの開発を集中的に行う機会について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-14T13:23:20Z) - 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) - Harnessing the Power of the Second Quantum Revolution [0.0]
新たな知識と理解の探求は、新しい実験ツールや厳密な理論の開発を促した。
技術が成熟するにつれて、短期的なアプリケーションの開発と商業化の競争が加速した。
このパースペクティブでは、好奇心を駆使した研究が、いかにして急進的な新しい技術に繋がったか、そしてなぜ基礎的理解の探求がさらなる進歩に欠かせないのかをレビューします。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T13:55:04Z) - 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。