論文の概要: Gravitational wave matched filtering by quantum Monte Carlo integration and quantum amplitude amplification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05966v1
• Date: Thu, 12 May 2022 09:07:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 09:47:19.796620
• Title: Gravitational wave matched filtering by quantum Monte Carlo integration and quantum amplitude amplification
• Title（参考訳）: 量子モンテカルロ積分と量子振幅増幅による重力波整合フィルタリング
• Authors: Koichi Miyamoto, Gonzalo Morr\'as, Takahiro S. Yamamoto, Sachiko Kuroyanagi, Savvas Nesseris
• Abstract要約: 重力波(GW)データ解析におけるマッチングフィルタリングのための新しい量子アルゴリズムを提案する。 提案手法はモンテカルロ積分の量子アルゴリズムを用いて信号-雑音比(SNR)の計算を行う。
• 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: The speedup of heavy numerical tasks by quantum computing is now actively investigated in various fields including data analysis in physics and astronomy. In this paper, we propose a new quantum algorithm for matched filtering in gravitational wave (GW) data analysis based on the previous work by Gao et al., Phys. Rev. Research 4, 023006 (2022) [arXiv:2109.01535]. Our approach uses the quantum algorithm for Monte Carlo integration for the signal-to-noise ratio (SNR) calculation instead of the fast Fourier transform used in Gao et al. and searches signal templates with high SNR by quantum amplitude amplification. In this way, we achieve an exponential reduction of the qubit number compared with Gao et al.'s algorithm, keeping a quadratic speedup over classical GW matched filtering with respect to the template number.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングによる重い数値タスクの高速化は、物理学や天文学のデータ分析を含む様々な分野で活発に研究されている。 本稿では,Gaoらによる従来の研究に基づいて,重力波(GW)データ解析におけるマッチングフィルタリングのための新しい量子アルゴリズムを提案する。 研究報告 4 023006 (2022) [arXiv:2109.01535] 提案手法では,ガオ等で用いられる高速フーリエ変換の代わりにモンテカルロ積分法を用いて信号-雑音比(SNR)の計算を行い,量子振幅増幅による高SNR信号テンプレートの探索を行う。 このようにして,gaoなどのアルゴリズムと比較して量子ビット数を指数関数的に減少させ,テンプレート数に対する従来のgwマッチングフィルタリングに対する二次速度を維持できる。

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