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。
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