論文の概要: Quantum Advantage for Integral Transforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04159v2
- Date: Tue, 13 Sep 2022 17:01:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-17 21:17:42.016976
- Title: Quantum Advantage for Integral Transforms
- Title(参考訳): 積分変換のための量子アドバンテージ
- Authors: Do\u{g}a Veske, Cenk T\"uys\"uz, Mirko Amico, Nicholas T. Bronn,
Olivia T. Lanes, Imre Bartos, Zsuzsa M\'arka, Sebastian Will, Szabolcs
M\'arka
- Abstract要約: 量子プロセッサを用いることで、積分変換評価の時間的複雑さを2次から準線形に低減できることを示す。
我々は、量子ベースの重力波データ解析を行うために、超伝導量子ビット上に量子ビットベースのマッチングフィルタリングアルゴリズムを実装した。
- 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: Quantum computers promise to revolutionize some of the most computationally
challenging tasks by executing calculations faster than classical computers.
Integral transforms, such as convolution, Laplace transform, or path
integration in quantum mechanics, are indispensable operations of scientific
and technological progress. They are used from solving integro-differential
equations to system modeling and signal processing. With the rapidly growing
amount of collected information and the development of more complex systems,
faster computations of integral transforms could dramatically expand analysis,
design and execution capabilities. Here we show that the use of quantum
processors can reduce the time complexity of integral transform evaluations
from quadratic to quasi-linear. We present an experimental demonstration of the
quantum-enhanced strategy for matched filtering. We implemented the qubit-based
matched filtering algorithm on noisy superconducting qubits to carry out the
first quantum-based gravitational-wave data analysis. We obtained a
signal-to-noise ratio with this analysis for a binary black hole merger similar
to that achievable with classical computation, providing evidence for the
utility of qubits for practically relevant tasks. The presented algorithm is
generally applicable to any integral transform with any number of integrands in
any dimensions.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータは、古典的コンピュータよりも高速に計算を実行することで、最も計算が難しいタスクに革命をもたらすことを約束する。
畳み込み、ラプラス変換、または量子力学における経路積分のような積分変換は、科学的および技術的進歩において不可欠である。
これらは積分微分方程式の解法からシステムモデリングや信号処理まで用いられる。
収集情報の急増とより複雑なシステムの開発により、積分変換の高速計算は解析、設計、実行能力を劇的に拡張することができる。
本稿では,量子プロセッサを用いることで,積分変換評価の時間的複雑性を二次から準線形に低減できることを示す。
本稿では,マッチングフィルタの量子化戦略を実験的に実証する。
我々は,量子ベースのマッチングフィルタリングアルゴリズムを超伝導量子ビット上に実装し,量子ベースの最初の重力波データ解析を行った。
古典計算と類似した2値ブラックホールの融合について,この解析を用いて信号対雑音比を求め,実際に関連するタスクに量子ビットが有効であることを示す。
このアルゴリズムは一般に任意の次元の任意の積分値を持つ任意の積分変換に適用できる。
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