論文の概要: Quantum radial basis function method for the Poisson equation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06032v1
- Date: Sun, 15 Jan 2023 07:37:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 17:39:45.216948
- Title: Quantum radial basis function method for the Poisson equation
- Title(参考訳): ポアソン方程式の量子放射基底関数法
- Authors: Lingxia Cui, Zongming Wu, Hua Xiang
- Abstract要約: 高次元ポアソン問題の数値解には放射基底関数 (RBF) 法が用いられる。
本稿では,線形方程式に対する効率的な量子アルゴリズムを用いて,RBF法が加速できる範囲について検討する。
- 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: The radial basis function (RBF) method is used for the numerical solution of
the Poisson problem in high dimension. The approximate solution can be found by
solving a large system of linear equations. Here we investigate the extent to
which the RBF method can be accelerated using an efficient quantum algorithm
for linear equations. We compare the theoretical performance of our quantum
algorithm with that of a standard classical algorithm, the conjugate gradient
method. We find that the quantum algorithm can achieve a polynomial speedup.
- Abstract(参考訳): 高次元ポアソン問題の数値解には放射基底関数 (RBF) 法が用いられる。
近似解は、線形方程式の大きな系を解くことで得られる。
本稿では,線形方程式に対する効率的な量子アルゴリズムを用いて,RBF法が加速できる範囲について検討する。
量子アルゴリズムの理論的性能を、標準古典的アルゴリズムである共役勾配法と比較する。
量子アルゴリズムは多項式の高速化を実現することができる。
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