論文の概要: A Hybrid Quantum-Classical CFD Methodology with Benchmark HHL Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00419v1
- Date: Wed, 1 Jun 2022 11:50:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-11 01:24:35.106935
- Title: A Hybrid Quantum-Classical CFD Methodology with Benchmark HHL Solutions
- Title（参考訳）: ベンチマークhhlを用いたハイブリッド量子古典cfd手法
- Authors: Leigh Lapworth
- Abstract要約: この研究は、非線形ハイブリッド量子古典型CFDソルバの開発により、以前の研究を拡張した。
このハイブリットソルバはSIMPLE CFDアルゴリズムを用いており、多くの産業用CFDコードに共通している。
LCUにおける係数を高速に再計算する手法を提案する。
- 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: There has been significant progress in the development of quantum algorithms
for solving linear systems of equations with a growing body of applications to
Computational Fluid Dynamics (CFD) and CFD-like problems. This work extends
previous work by developing a non-linear hybrid quantum-classical CFD solver
and using it to generate fully converged solutions. The hybrid solver uses the
SIMPLE CFD algorithm, which is common in many industrial CFD codes, and applies
it to the 2-dimensional lid driven cavity test case. A theme of this work is
the classical processing time needed to prepare the quantum circuit with a
focus on the decomposition of the CFD matrix into a linear combination of
unitaries (LCU). CFD meshes with up to 65x65 nodes are considered with the
largest producing a LCU containing 32,767 Pauli strings. A new method for
rapidly re-computing the coefficients in a LCU is proposed, although this
reduces, rather than eliminates, the classical scaling issues. The quantum
linear equation solver uses the Harrow, Hassidim, Lloyd (HHL) algorithm via a
state-vector emulator. Test matrices are sampled from the classical CFD solver
to investigate the solution accuracy that can be achieved with HHL. For the
smallest 5x5 and 9x9 CFD meshes, full non-linear hybrid CFD calculations are
performed. The impacts of approximating the LCU and the varying the number of
ancilla rotations in the eigenvalue inversion circuit are studied. Preliminary
timing results indicate that the classical computer preparation time needed for
a hybrid solver is just as important to the achievement of quantum advantage in
CFD as the time on the quantum computer. The reported HHL solutions and LCU
decompositions provide a benchmark for future research. The CFD test matrices
used in this study are available upon request.
- Abstract（参考訳）: 計算流体力学(cfd)やcfdライクな問題への応用が拡大する方程式の線形系を解くための量子アルゴリズムの開発には大きな進展があった。
この研究は、非線形ハイブリッド量子古典型cfdソルバを開発し、それを完全収束解を生成することによって、以前の研究を拡張している。
このハイブリットソルバは、多くの産業用CFDコードに共通するSIMPLE CFDアルゴリズムを使用し、2次元蓋駆動キャビティテストケースに適用する。
この研究のテーマは、cfd行列をユニタリ(lcu)の線形結合に分解することに焦点を当てた量子回路を作成するのに必要な古典的処理時間である。
最大65x65ノードのcfdメッシュは、32,767個のpauli文字列を含むlcuを最大生産する。
LCUの係数を高速に再計算する新しい手法が提案されているが、古典的なスケーリング問題を排除するのではなく削減する。
量子線型方程式解法は、状態ベクトルエミュレータを介してHarrow, Hassidim, Lloyd (HHL)アルゴリズムを用いる。
テスト行列は古典的CFDソルバからサンプリングされ、HHLで達成できる解の精度を調べる。
最小の5x5および9x9CFDメッシュに対して、完全な非線形ハイブリッドCFD計算を行う。
固有値反転回路におけるLCUの近似とアンシラ回転数の変化の影響について検討した。
予備のタイミングの結果から,ハイブリッドソルバに必要な古典的コンピュータ準備時間は,cfdにおける量子アドバンテージの達成と量子コンピュータでの時間と同等に重要であることが示唆された。
報告されたHHLソリューションとLCU分解は、将来の研究のベンチマークを提供する。
本研究で使用されるCFDテスト行列は要求に応じて入手できる。
関連論文リスト
- Demonstration of Scalability and Accuracy of Variational Quantum Linear Solver for Computational Fluid Dynamics [0.0]
本稿では,このような大規模方程式系を高精度に解くことを目的とした量子方法論の探索について述べる。
2次元,過渡的,非圧縮的,粘性,非線形結合バーガース方程式をテスト問題とする。
我々の研究結果は、我々の量子法が従来の手法に匹敵する精度で結果をもたらすことを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T04:42:24Z) - Improving Pseudo-Time Stepping Convergence for CFD Simulations With
Neural Networks [44.99833362998488]
ナビエ・ストークス方程式は、非常に非線形な振る舞いを示す。
ナヴィエ・ストークス方程式の離散化による非線形方程式の系はニュートン法のような非線形反復法を用いて解くことができる。
本稿では, 非線形収束を改善するために擬似過渡継続法を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T15:45:19Z) - Hybrid quantum-classical and quantum-inspired classical algorithms for
solving banded circulant linear systems [0.8192907805418583]
帯状循環系に対する量子状態の組み合わせの凸最適化に基づく効率的なアルゴリズムを提案する。
帯状循環行列を巡回置換に分解することにより, 量子状態の組み合わせによる近似解を$K$とする。
我々は,従来のシミュレーションと実際のIBM量子コンピュータ実装を用いて本手法を検証し,熱伝達などの物理問題への適用性を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-20T16:27:16Z) - An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image
Deconvolution with Convergence Guarantees [71.57324258813675]
本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。
新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。
導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-10T08:25:16Z) - Accelerating the training of single-layer binary neural networks using
the HHL quantum algorithm [58.720142291102135]
Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) の量子力学的実装から有用な情報が抽出可能であることを示す。
しかし,本論文では,HHLの量子力学的実装から有用な情報を抽出し,古典的側面における解を見つける際の複雑性を低減することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-23T11:58:05Z) - Implicit Hybrid Quantum-Classical CFD Calculations using the HHL
Algorithm [0.0]
インプリシット法は、ハイブリッド量子古典型CFDソルバにとって魅力的な方法である。
HHL固有値反転回路における量子ビットの数がCFDソルバの収束率にどのように影響するかを網羅的に分析する。
繰り返しフィードフォワード機構が同定され、HHL回路の精度が失われ、関連するエラー波が増幅される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-16T14:27:41Z) - Neural Basis Functions for Accelerating Solutions to High Mach Euler
Equations [63.8376359764052]
ニューラルネットワークを用いた偏微分方程式(PDE)の解法を提案する。
ニューラルネットワークの集合を縮小順序 Proper Orthogonal Decomposition (POD) に回帰する。
これらのネットワークは、所定のPDEのパラメータを取り込み、PDEに還元順序近似を計算する分岐ネットワークと組み合わせて使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-02T18:27:13Z) - Q-FW: A Hybrid Classical-Quantum Frank-Wolfe for Quadratic Binary
Optimization [44.96576908957141]
本稿では,量子コンピュータ上での2次線形反復問題を解くために,フランク・ウルフアルゴリズム(Q-FW)に基づく古典量子ハイブリッドフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T18:00:03Z) - Solving Linear Systems on Quantum Hardware with Hybrid HHL++ [1.9311784849535176]
HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd) は、臨界量子線型代数プリミティブである。
線形系行列のスケーリング係数を決定するための新しいアルゴリズムを提案する。
量子システムモデルH系列のトラップイオン量子コンピュータ上で、修正されたハイブリッドHHLを動作させることにより、我々の作業の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-29T17:59:29Z) - Q-Match: Iterative Shape Matching via Quantum Annealing [64.74942589569596]
形状対応を見つけることは、NP-hard quadratic assignment problem (QAP)として定式化できる。
本稿では,アルファ拡大アルゴリズムに触発されたQAPの反復量子法Q-Matchを提案する。
Q-Match は、実世界の問題にスケールできるような長文対応のサブセットにおいて、反復的に形状マッチング問題に適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-06T17:59:38Z) - Quantum Finite Volume Method for Computational Fluid Dynamics with
Classical Input and Output [3.601778524336189]
本稿では,古典的計算量に対する指数的高速化を伴う量子CFD解法を提案する。
アルゴリズムは各ステップでサブ線形反復時間を実現する。
QCFDソルバは、より微細なメッシュとより高速な計算を可能にして、CFD領域の新しいフロンティアを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-06T10:29:21Z)
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。