論文の概要: Quantum computational intelligence for traveltime seismic inversion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05794v2
- Date: Thu, 1 Sep 2022 13:47:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 21:13:29.585113
- Title: Quantum computational intelligence for traveltime seismic inversion
- Title(参考訳): 旅行時地震インバージョンのための量子計算インテリジェンス
- Authors: Anton Simen Albino, Otto Menegasso Pires, Peterson Nogueira, Renato
Ferreira de Souza, Erick Giovani Sperandio Nascimento
- Abstract要約: 我々は、勾配のない量子回路学習に基づく短期量子アルゴリズムによる旅行時地震動インバージョンのためのアプローチを実装した。
ノイズがあっても、何千もの量子ビットを持つ量子コンピュータは、物理問題を解くことができることを実証する。
- 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 is in its early stage of implementation. Its capacity has
been growing in the last years but its application in several fields of
sciences is still restricted to oversimplified problems. In this stage, it is
important to identify the situations where quantum computing presents the most
promising results to be prepared when the technology is ready to be deployed.
The geophysics field has several areas which are limited by the current
computation capability, among them the so-called seismic inversion is one of
the most important ones, which are strong candidates to benefit from quantum
computing. In this work, we implement an approach for traveltime seismic
inversion through a near-term quantum algorithm based on gradient-free quantum
circuit learning. We demonstrate that a quantum computer with thousands of
qubits, even if noisy, can solve geophysical problems. In addition, we compared
the convergence of the method with the variational quantum algorithms.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティングは実装の初期段階にある。
ここ数年でその能力は増大してきたが、いくつかの科学分野への応用はまだ単純化された問題に限られている。
この段階では、量子コンピューティングが技術の展開準備が整ったときに準備すべき最も有望な結果を提示する状況を特定することが重要である。
物理分野には、現在の計算能力によって制限されているいくつかの領域があり、その中でも、いわゆる地震インバージョンは、量子コンピューティングの恩恵を受ける強力な候補の一つである。
本研究では,勾配フリーな量子回路学習に基づく近距離量子アルゴリズムによるトラベルタイム地震インバージョン手法を実装した。
ノイズがあっても、何千もの量子ビットを持つ量子コンピュータは、物理問題を解くことができる。
さらに,本手法の収束度を変動量子アルゴリズムと比較した。
関連論文リスト
- Scalable Quantum Algorithms for Noisy Quantum Computers [0.0]
この論文は、量子計算資源の要求を減らす2つの主要な技術を開発した。
目的は、現在の量子プロセッサでアプリケーションサイズをスケールアップすることだ。
アルゴリズムの応用の主な焦点は量子システムのシミュレーションであるが、開発したサブルーチンは最適化や機械学習の分野でさらに活用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-01T19:36:35Z) - Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。
本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。
私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T17:53:55Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T23:37:45Z) - Near-Term Quantum Computing Techniques: Variational Quantum Algorithms,
Error Mitigation, Circuit Compilation, Benchmarking and Classical Simulation [5.381727213688375]
私たちはまだ、本格的な量子コンピュータの成熟まで長い道のりを歩んでいます。
注目すべき課題は、非自明なタスクを確実に実行可能なアプリケーションを開発することです。
誤りを特徴づけ、緩和するために、いくつかの短期量子コンピューティング技術が提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-16T07:53:15Z) - Variational Quantum Algorithms for Computational Fluid Dynamics [0.0]
変分量子アルゴリズムは、ノイズ耐性が比較的高いため、特に有望である。
本稿では,変分量子アルゴリズムの計算流体力学への応用について述べる。
古典的な計算手法に対する量子的優位性は、この10年の終わりまでに達成できると我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-11T18:49:22Z) - Demonstrating robust simulation of driven-dissipative problems on
near-term quantum computers [53.20999552522241]
量子コンピュータは物理学と化学における量子力学系のシミュレーションに革命をもたらす。
現在の量子コンピュータは、訂正されていないノイズ、ゲートエラー、デコヒーレンスのためにアルゴリズムを不完全に実行している。
ここでは、量子力学における最も難しい問題の1つとして、駆動散逸多体問題の解法が本質的にエラーに対して堅牢であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T21:36:37Z) - Imaginary Time Propagation on a Quantum Chip [50.591267188664666]
想像時間における進化は、量子多体系の基底状態を見つけるための顕著な技術である。
本稿では,量子コンピュータ上での仮想時間伝搬を実現するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T12:48:00Z) - Quantum walk processes in quantum devices [55.41644538483948]
グラフ上の量子ウォークを量子回路として表現する方法を研究する。
提案手法は,量子ウォークアルゴリズムを量子コンピュータ上で効率的に実装する方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T18:04:16Z) - An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion [55.41644538483948]
小型地震インバージョン問題を解決するために,D波量子アニールに量子アルゴリズムを適用した。
量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T14:18:44Z) - Quantum algorithms for quantum chemistry and quantum materials science [2.867517731896504]
本稿では, 電子構造, 量子統計力学, 量子力学の分野において, 量子コンピュータ上での解に対する潜在的な関心について, 化学・材料科学の中心的な問題を簡潔に述べる。
我々は、基底状態、力学、熱状態シミュレーションのための量子アルゴリズムの現在の進歩の詳細なスナップショットを取得し、将来の発展のためにそれらの強みと弱点を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-10T22:49:56Z)
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。