論文の概要: Track reconstruction at the LUXE experiment using quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13021v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 08:10:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-21 19:03:03.014408
• Title: Track reconstruction at the LUXE experiment using quantum algorithms
• Title（参考訳）: 量子アルゴリズムを用いたLUXE実験におけるトラック再構成
• Authors: Arianna Crippa, Lena Funcke, Tobias Hartung, Beate Heinemann, Karl Jansen, Annabel Kropf, Stefan K\"uhn, Federico Meloni, David Spataro, Cenk T\"uys\"uz, Yee Chinn Yap
• Abstract要約: この実験は、QEDが非摂動となる強磁場状態における量子電磁力学(QED)を研究する。 シリコンピクセル追跡検出器を用いて生成した電子-陽電子対の速度を測定することは、この状態を研究する上で重要な要素である。 追跡検出器の4層を横断する陽電子の精密追跡は、高速なレーザー強度で非常に困難になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LUXE (Laser Und XFEL Experiment) is a proposed experiment at DESY which will study Quantum Electrodynamics (QED) in the strong-field regime, where QED becomes non-perturbative. Measuring the rate of created electron-positron pairs using a silicon pixel tracking detector is an essential ingredient to study this regime. Precision tracking of positrons traversing the four layers of the tracking detector becomes very challenging at high laser intensities due to the high rates, which can be computationally expensive for classical computers. In this work, we update our previous study of the potential of using quantum computing to reconstruct positron tracks. The reconstruction task is formulated as a quadratic unconstrained binary optimisation and is solved using simulated quantum computers and a hybrid quantum-classical algorithm, namely the variational quantum eigensolver. Different ansatz circuits and optimisers are studied. The results are discussed and compared with classical track reconstruction algorithms using a graph neural network and a combinatorial Kalman filter.
• Abstract（参考訳）: LUXE(Laser Und XFEL Experiment)は、QEDが非摂動的となる強磁場状態における量子電磁力学(QED)を研究するDESYで提案された実験である。 シリコンピクセル追跡検出器を用いた生成電子-ポジトロン対の速度測定は、このレジームの研究に必須の要素である。 追跡検出器の4層を横断する陽電子の精密追跡は、高速なレーザー強度で非常に困難になる。 本研究では,ポジトロン軌道の再構成に量子コンピューティングを利用する可能性に関するこれまでの研究を更新する。 リコンストラクションタスクは二次的非拘束二元最適化として定式化され、シミュレーション量子コンピュータとハイブリッド量子古典アルゴリズム、すなわち変分量子固有解法を用いて解く。 異なるアンサッツ回路とオプティミザが研究されている。 その結果,グラフニューラルネットワークと組合せカルマンフィルタを用いて,従来のトラック再構成アルゴリズムと比較した。

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