論文の概要: Quantum information processing with superconducting circuits: a
perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04558v1
- Date: Thu, 9 Feb 2023 10:49:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-10 16:01:08.118061
- Title: Quantum information processing with superconducting circuits: a
perspective
- Title（参考訳）: 超伝導回路を用いた量子情報処理の展望
- Authors: G. Wendin
- Abstract要約: 主な問題は、量子最適化と材料科学の有用な応用において、どのように量子優位を達成するかである。
変分量子アルゴリズムの最適化と電子構造決定への応用に関する最近の研究
競争力のある量子システムへのスケールアップ方法に関する現在の作業とアイデア。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The last five years have seen a dramatic evolution of platforms for quantum
computing, taking the field from physics experiments to quantum hardware and
software engineering. Nevertheless, despite this progress of quantum
processors, the field is still in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ)
regime, seriously limiting the performance of software applications. Key issues
involve how to achieve quantum advantage in useful applications for quantum
optimization and materials science, connected to the concept of quantum
supremacy first demonstrated by Google in 2019. In this article we will
describe recent work to establish relevant benchmarks for quantum supremacy and
quantum advantage, present recent work on applications of variational quantum
algorithms for optimization and electronic structure determination, discuss how
to achieve practical quantum advantage, and finally outline current work and
ideas about how to scale up to competitive quantum systems.
- Abstract（参考訳）: 過去5年間、量子コンピューティングのプラットフォームは劇的な進化を遂げ、物理学の実験から量子ハードウェア、ソフトウェア工学へと分野を移した。
しかし、この量子プロセッサの進歩にもかかわらず、この分野はまだノイズの多い中間スケール量子(NISQ)システムにあり、ソフトウェアアプリケーションの性能を著しく制限している。
重要な問題は、量子最適化と物質科学の有用な応用において量子優位を達成する方法であり、2019年にgoogleによって初めて実証された量子超越性の概念に関連している。
本稿では、量子超越性と量子優位の関連ベンチマークを確立するための最近の研究、最適化と電子構造決定のための変分量子アルゴリズムの応用に関する最近の研究、実用的な量子優位性を達成する方法について論じ、最後に、競合量子システムへのスケールアップに関する現在の研究とアイデアを概説する。
関連論文リスト
- Quantum Algorithms and Applications for Open Quantum Systems [1.7717834336854132]
オープン量子系の基本理論の簡潔な要約を提供する。
次に、最近の量子アルゴリズムに関する議論を掘り下げる。
我々は,本分野の現実的な化学,生物,物質システムへの適用性を実証し,関連する応用の議論を締めくくった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T19:02:22Z) - Review on Quantum Walk Computing: Theory, Implementation, and Application [0.30723404270319693]
量子ウォークは量子コンピューティングの重要な理論モデルとして提案されている。
量子ウォークとその多様性は、古典的な計算能力を超えて達成するために広く研究されてきた。
近年の進歩は、様々な量子ウォークや量子ウォークアプリケーションの実装において達成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-05T15:45:35Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z) - A Practitioner's Guide to Quantum Algorithms for Optimisation Problems [0.0]
NPハード最適化問題は、物流や金融といった産業分野では一般的である。
本稿では,量子最適化理論の概要を概観する。
ノイズの多い中間スケール量子デバイスに対する短期的なポテンシャルに焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-12T08:57:36Z) - Quantum Machine Learning Implementations: Proposals and Experiments [0.0]
この記事では、量子強化学習、量子オートエンコーダ、量子メムリスタなど、特定の高インパクトトピックについてレビューする。
量子機械学習の分野は、産業や社会にとって有益な結果を生み出す最初の量子技術の一つかもしれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-11T01:02:16Z) - 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) - Optimal Stochastic Resource Allocation for Distributed Quantum Computing [50.809738453571015]
本稿では,分散量子コンピューティング(DQC)のためのリソース割り当て方式を提案する。
本評価は,提案手法の有効性と,量子コンピュータとオンデマンド量子コンピュータの両立性を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-16T02:37:32Z) - Quantum Annealing for Industry Applications: Introduction and Review [0.0]
近年、量子技術の進歩により、小型および中規模量子プロセッサの開発が可能となった。
本稿では、量子アニールの理論的動機、そのような量子プロセッサの使用に必要なソフトウェアとハードウェア、そしてそれらを用いて実証された最先端の応用と概念実証に関する文献的レビューを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-14T15:58:30Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z) - Imaginary Time Propagation on a Quantum Chip [50.591267188664666]
想像時間における進化は、量子多体系の基底状態を見つけるための顕著な技術である。
本稿では,量子コンピュータ上での仮想時間伝搬を実現するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-24T12:48:00Z) - 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。