論文の概要: Shape it Better than Skip it: Mapping the Territory of Quantum Computing
and its Transformative Potential
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16205v1
- Date: Mon, 24 Oct 2022 09:16:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-21 18:27:05.425673
- Title: Shape it Better than Skip it: Mapping the Territory of Quantum Computing
and its Transformative Potential
- Title(参考訳): それをスキップするより形作る: 量子コンピューティングの領域とその変換可能性のマッピング
- Authors: Imed Boughzala (LITEM, TIM), Nesrine Ben Yahia (University of Manouba,
Tunisia), Narj\`es Bellamine Ben Saoud, Wissem Eljaoued
- Abstract要約: 量子コンピューティングは、計算機科学と量子重ね合わせや量子絡み合いのような量子力学を組み合わせる。
本稿では,最も関連性の高いQC研究,科学コミュニティ,関連ドメインが記述されている領域と,その古典計算との関係を地図化することを目的とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Computing (QC) is an emerging and fast-growing research field that
combines computer science with quantum mechanics such as quantum superposition
and quantum entanglement. In order to contribute to a clarification of this
field, the objective of this paper is twofold. Firstly, it aims to map the
territory in which most relevant QC researches, scientific communities and
related domains are stated and its relationship with classical computing.
Secondly, it aims to examine the future research agenda according to different
perspectives. We will do so by conducting a systematic literature review (SLR)
based on the most important databases from 2010 to 2022. Our findings
demonstrate that there is still room for understanding QC and how it transforms
business, society and learning.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティング(Quantum Computing, QC)は、コンピュータ科学と量子重ね合わせや量子絡み合いなどの量子力学を組み合わせた、急速に成長する研究分野である。
この分野の解明に寄与するために,本論文の目的は2つある。
第一に、最も関連するqc研究、科学コミュニティおよび関連するドメインが記載された領域とその古典コンピューティングとの関係を地図化することを目的としている。
第2に,様々な視点で今後の研究課題を検討することを目的とする。
我々は,2010年から2022年までの最も重要なデータベースに基づいて,体系的文献レビュー(SLR)を実施して実施する。
以上の結果から,QCの理解とビジネス,社会,学習の変容にはまだまだの余地があることが示唆された。
関連論文リスト
- Quantum Machine Learning: An Interplay Between Quantum Computing and Machine Learning [54.80832749095356]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの原理と従来の機械学習を組み合わせた急速に成長する分野である。
本稿では,変分量子回路を用いてQMLアーキテクチャを開発する機械学習パラダイムの量子コンピューティングについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-14T12:27:50Z) - Atomic Quantum Technologies for Quantum Matter and Fundamental Physics Applications [0.0]
物理学は科学の様々な分野において、前例のない異種交配の時代を生きている。
我々は,超低温原子量子技術が基礎科学や応用科学において持つ多様体の影響について論じる。
我々は、原子技術を用いたテーブルトップ実験のエンジニアリングがどのように応用を図っているかを説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-10T16:52:20Z) - Review of Distributed Quantum Computing. From single QPU to High Performance Quantum Computing [2.2989970407820484]
分散量子コンピューティングは、現在の量子システムの計算能力を高めることを目的としています。
量子通信プロトコルから絡み合いに基づく分散アルゴリズムに至るまで、それぞれの側面は分散量子コンピューティングのモザイクに寄与する。
我々の目的は、経験豊富な研究者やフィールド新参者に対して、徹底的な概要を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-01T17:38:18Z) - 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) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T07:32:57Z) - Evolution of Quantum Computing: A Systematic Survey on the Use of
Quantum Computing Tools [5.557009030881896]
我々は体系的な調査を行い、量子コンピューティングを促進する論文、ツール、フレームワーク、プラットフォームを分類する。
我々は、現在の本質を議論し、オープン課題を特定し、今後の研究方向性を提供する。
我々は、ここ数年でフレームワーク、ツール、プラットフォームのスコアが出現しており、現在利用可能な施設の改善は量子研究コミュニティにおける研究活動を活用するだろうと結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-04T21:21:12Z) - Quantum Computing: Fundamentals, Trends and Perspectives for Chemical
and Biochemical Engineers [0.0]
本論文の主目的は、量子計算に精通していないかもしれない化学・生化学の研究者と技術者について概説することである。
QCは、アルゴリズムのスピードアップを活用するために、さまざまな業界領域で大規模な採用の初期段階にある。
コンピュータ科学、数学、化学・生化学工学、金融産業など様々な分野に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-08T12:49:57Z) - Quantum Machine Learning for Health State Diagnosis and Prognostics [0.0]
健康状態診断と予後診断のためのハイブリッド量子機械学習フレームワークを提案する。
この論文は、リスクと信頼性の領域における量子機械学習アルゴリズムの探索と応用を開始することを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-25T22:57:14Z) - Standard Model Physics and the Digital Quantum Revolution: Thoughts
about the Interface [68.8204255655161]
量子システムの分離・制御・絡み合いの進歩は、かつての量子力学の興味深い特徴を、破壊的な科学的・技術的進歩のための乗り物へと変えつつある。
本稿では,3つの領域科学理論家の視点から,絡み合い,複雑性,量子シミュレーションのインターフェースについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-10T06:12:06Z) - Simulating Quantum Materials with Digital Quantum Computers [55.41644538483948]
デジタル量子コンピュータ(DQC)は、古典的コンピュータでは引き起こせない量子シミュレーションを効率的に行うことができる。
このレビューの目的は、物理量子優位性を達成するために行われた進歩の要約を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-21T20:10:38Z) - 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)
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。