論文の概要: Variational Quantum Solutions to the Advection-Diffusion Equation for Applications in Fluid Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11780v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 21:29:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 23:39:58.320169
• Title: Variational Quantum Solutions to the Advection-Diffusion Equation for Applications in Fluid Dynamics
• Title（参考訳）: advection-diffusion方程式の変分量子解による流体力学への応用
• Authors: Reuben Demirdjian, Daniel Gunlycke, Carolyn A. Reynolds, James D. Doyle, Sergio Tafur
• Abstract要約: 本稿では,量子コンピューティングを利用した流体力学計算の一手法を提案する。 この方程式の信頼性のある解は、今日利用可能なノイズの多い量子コンピュータでも得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constraints in power consumption and computational power limit the skill of operational numerical weather prediction by classical computing methods. Quantum computing could potentially address both of these challenges. Herein, we present one method to perform fluid dynamics calculations that takes advantage of quantum computing. This hybrid quantum-classical method, which combines several algorithms, scales logarithmically with the dimension of the vector space and quadratically with the number of nonzero terms in the linear combination of unitary operators that specifies the linear operator describing the system of interest. As a demonstration, we apply our method to solve the advection-diffusion equation for a small system using IBM quantum computers. We find that reliable solutions of the equation can be obtained on even the noisy quantum computers available today. This and other methods that exploit quantum computers could replace some of our traditional methods in numerical weather prediction as quantum hardware continues to improve.
• Abstract（参考訳）: 電力消費と計算パワーの制約は、古典的な計算手法による数値気象予測のスキルを制限する。 量子コンピューティングは、これらの課題の両方に対処できる可能性がある。 本稿では,量子コンピューティングを利用した流体力学計算を行う一つの方法を提案する。 このハイブリッド量子古典法は、いくつかのアルゴリズムを組み合わせて、ベクトル空間の次元と対数的にスケールし、関心の系を記述する線形作用素を特定するユニタリ作用素の線形結合における非ゼロ項の数と2次的にスケールする。 実演として,IBM量子コンピュータを用いた小型システムの対流拡散方程式の解法を提案する。 この方程式の信頼性のある解は、今日利用可能なノイズの多い量子コンピュータでも得られる。 量子コンピュータを利用する他の手法は、量子ハードウェアの改善が進むにつれて、数値的な天気予報における従来の方法を置き換える可能性がある。

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