Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Annealing for Jet Clustering with Thrust

論文の概要: Quantum Annealing for Jet Clustering with Thrust

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02814v1
Date: Thu, 5 May 2022 17:46:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-14 06:00:41.495778
Title: Quantum Annealing for Jet Clustering with Thrust
Title（参考訳）: スラストジェットクラスタリングのための量子アニーリング
Authors: Andrea Delgado, Jesse Thaler
Abstract要約: 高エネルギーコライダー物理学では、量子アシストアルゴリズムが粒子をジェットに加速させる。量子アニールは、正確な古典的アプローチと類似した性能が得られる。チューニングなしでは、同等の性能はハイブリッド量子/古典的アプローチによって得ることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum computing holds the promise of substantially speeding up computationally expensive tasks, such as solving optimization problems over a large number of elements. In high-energy collider physics, quantum-assisted algorithms might accelerate the clustering of particles into jets. In this study, we benchmark quantum annealing strategies for jet clustering based on optimizing a quantity called "thrust" in electron-positron collision events. We find that quantum annealing yields similar performance to exact classical approaches and classical heuristics, but only after tuning the annealing parameters. Without tuning, comparable performance can be obtained through a hybrid quantum/classical approach.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、多くの要素に対する最適化問題を解くなど、計算コストのかかるタスクを実質的に高速化するという約束を持っている。高エネルギーコライダー物理学では、量子アシストアルゴリズムが粒子をジェットに加速させる。本研究では,電子-ポジトロン衝突における"thrust"と呼ばれる量の最適化に基づいて,ジェットクラスターの量子アニーリング戦略をベンチマークする。量子アニーリングは、正確な古典的アプローチや古典的ヒューリスティックスと同様の性能をもたらすが、アニーリングパラメータをチューニングした後にのみ得られる。チューニングがなければ、同等のパフォーマンスはハイブリッド量子/古典的アプローチによって得られる。

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