論文の概要: Improved Quantum Supersampling for Quantum Ray Tracing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05171v1
- Date: Wed, 10 Aug 2022 06:23:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-01 12:56:44.722021
- Title: Improved Quantum Supersampling for Quantum Ray Tracing
- Title（参考訳）: 量子線追跡のための改良量子スーパーサンプリング
- Authors: Xi Lu and Hongwei Lin
- Abstract要約: 本稿では、量子スーパーサンプリングにおけるQFTに基づく位相推定をロバストな量子カウント方式で置き換えることにより、量子スーパーサンプリングを改善する。
我々は、異なる量子カウント方式の性能を定量的に研究し、比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.324438395515079
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ray tracing algorithm is a category of rendering algorithms that calculate
the color of pixels by simulating the physical movements of a huge amount of
rays and calculating their energies, which can be implemented in parallel.
Meanwhile, the superposition and entanglement property make quantum computing a
natural fit for parallel tasks.Here comes an interesting question, is the
inherently parallel quantum computing able to speed up the inherently parallel
ray tracing algorithm? The ray tracing problem can be regarded as a
high-dimensional numerical integration problem. Suppose $N$ queries are used,
classical Monte Carlo approaches has an error convergence of $O(1/\sqrt{N})$,
while the quantum supersampling algorithm can achieve an error convergence of
approximately $O(1/N)$. However, the outputs of the origin form of quantum
supersampling obeys a probability distribution that has a long tail, which
shows up as many detached abnormal noisy dots on images. In this paper, we
improve quantum supersampling by replacing the QFT-based phase estimation in
quantum supersampling with a robust quantum counting scheme, the QFT-based
adaptive Bayesian phase estimation. We quantitatively study and compare the
performances of different quantum counting schemes. Finally, we do simulation
experiments to show that the quantum ray tracing with improved quantum
supersampling does perform better than classical path tracing algorithm as well
as the original form of quantum supersampling.
- Abstract（参考訳）: レイトレーシングアルゴリズム(ray tracing algorithm)は、大量の光線の物理的動きをシミュレーションし、それらのエネルギーを計算することによってピクセルの色を計算するレンダリングアルゴリズムのカテゴリであり、並列に実装することができる。
一方、重ね合わせと絡み合いの性質は、量子コンピューティングを並列タスクに自然に適合させる。
レイトレーシング問題は高次元数値積分問題と見なすことができる。
n$クエリが使用されると仮定すると、古典的なモンテカルロ法ではエラー収束は$o(1/\sqrt{n})$であり、量子スーパーサンプリングアルゴリズムでは約$o(1/n)$となる。
しかし、量子スーパーサンプリングの原点の出力は、長い尾を持つ確率分布に従うため、画像上の孤立した異常な点が多く現れる。
本稿では,量子スーパーサンプリングにおけるqftに基づく位相推定を,ロバストな量子カウントスキームであるqftに基づく適応ベイズ位相推定に置き換えることで,量子スーパーサンプリングを改善する。
異なる量子カウント方式の性能を定量的に研究し比較する。
最後に,量子スーパーサンプリングを改良した量子線追跡が,従来の経路追跡アルゴリズムや量子スーパーサンプリングの原型よりも優れた性能を発揮することを示すためにシミュレーション実験を行う。
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