論文の概要: Hamiltonian simulation using quantum singular value transformation:
complexity analysis and application to the linearized Vlasov-Poisson equation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08937v1
- Date: Tue, 18 Apr 2023 12:26:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 14:48:52.613848
- Title: Hamiltonian simulation using quantum singular value transformation:
complexity analysis and application to the linearized Vlasov-Poisson equation
- Title（参考訳）: 量子特異値変換を用いたハミルトンシミュレーション:複雑性解析と線形vlasov-poisson方程式への応用
- Authors: Kiichiro Toyoizumi, Naoki Yamamoto, Kazuo Hoshino
- Abstract要約: ハミルトニアンシミュレーション(HS)アルゴリズムは物理系のシミュレーション時間を高速化するために用いられる。
近年,量子特異値変換(QSVT)がHSの最小シミュレーション時間を達成することが証明された。
提案手法は, 所定の誤差許容時間に対するシミュレーション時間において, 固定点法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9404723842159504
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing can be used to speed up the simulation time (more
precisely, the number of queries of the algorithm) for physical systems; one
such promising approach is the Hamiltonian simulation (HS) algorithm. Recently,
it was proven that the quantum singular value transformation (QSVT) achieves
the minimum simulation time for HS. An important subroutine of the QSVT-based
HS algorithm is the amplitude amplification operation, which can be realized
via the oblivious amplitude amplification or the fixed-point amplitude
amplification in the QSVT framework. In this work, we execute a detailed
analysis of the error and number of queries of the QSVT-based HS and show that
the oblivious method is better than the fixed-point one in the sense of
simulation time for a given error tolerance. Based on this finding, we apply
the QSVT-based HS to the one-dimensional linearized Vlasov-Poisson equation and
demonstrate that the linear Landau damping can be successfully simulated.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは物理系のシミュレーション時間(より正確にはアルゴリズムのクエリ数)を高速化するために使用することができる。
近年,量子特異値変換(QSVT)がHSの最小シミュレーション時間を達成することが証明された。
QSVTベースのHSアルゴリズムの重要なサブルーチンは振幅増幅演算であり、これはQSVTフレームワークにおける可視振幅増幅または固定点振幅増幅によって実現できる。
本研究では,QSVTに基づくHSの誤り数とクエリ数について詳細な解析を行い,与えられた誤差耐性のシミュレーション時間において,不確定な手法が固定点法よりも優れていることを示す。
この結果に基づいて,QSVT に基づく HS を 1 次元線形化 Vlasov-Poisson 方程式に適用し,線形ランドウ減衰のシミュレーションに成功したことを示す。
関連論文リスト
- Explicit near-optimal quantum algorithm for solving the advection-diffusion equation [0.0]
散逸初期値問題をモデル化するための明示的な量子アルゴリズムを提案する。
本稿では,和指数への依存度を三角関数に変換する単純な座標変換に基づく量子回路を提案する。
提案アルゴリズムは,非単項初期値問題の幅広いクラスをモデル化するために利用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-19T19:03:29Z) - Parallel simulation for sampling under isoperimetry and score-based diffusion models [56.39904484784127]
データサイズが大きくなるにつれて、イテレーションコストの削減が重要な目標になります。
科学計算における初期値問題の並列シミュレーションの成功に触発されて,タスクをサンプリングするための並列Picard法を提案する。
本研究は,動力学に基づくサンプリング・拡散モデルの科学的計算におけるシミュレーション手法の潜在的利点を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-10T11:50:46Z) - Quantum Discrete Adiabatic Linear Solver based on Block Encoding and Eigenvalue Separator [5.138262101775231]
量子コンピューティングの台頭は、量子線形系問題への関心を喚起した。
HHLアルゴリズムの性能は条件数の二乗に依存して制約される。
本研究はブロック符号化と固有値分離に基づく量子離散断熱線形解法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-09T04:50:48Z) - Linear combination of Hamiltonian simulation for nonunitary dynamics
with optimal state preparation cost [8.181184006712785]
ハミルトンシミュレーション問題の線形結合として,非単位力学の一般クラスをシミュレーションする簡単な方法を提案する。
また,全てのパラメータにほぼ最適に依存した複素吸収ポテンシャル法によるオープン量子力学シミュレーションの応用を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-02T07:37:54Z) - On Fast Simulation of Dynamical System with Neural Vector Enhanced
Numerical Solver [59.13397937903832]
ニューラルベクトル(NeurVec)と呼ばれる深層学習に基づく補正手法を提案する。
NeurVecは、統合エラーを補償し、シミュレーションでより大きなタイムステップサイズを可能にする。
様々な複雑な力学系ベンチマークの実験により、NeurVecは顕著な一般化能力を示すことが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-07T09:02:18Z) - ElVibRot-MPI: parallel quantum dynamics with Smolyak algorithm for
general molecular simulation [0.0]
一般分子シミュレーションのためのSmolyakアルゴリズムを用いた並列量子力学パッケージを提案する。
このプログラムはハミルトン形式に制限がなく、異なる問題に適応するためのシミュレーション設定に高い柔軟性を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-26T18:34:07Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z) - Fast and differentiable simulation of driven quantum systems [58.720142291102135]
我々は、ダイソン展開に基づく半解析手法を導入し、標準数値法よりもはるかに高速に駆動量子系を時間発展させることができる。
回路QEDアーキテクチャにおけるトランスモン量子ビットを用いた2量子ゲートの最適化結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-16T21:43:38Z) - Sinkhorn Natural Gradient for Generative Models [125.89871274202439]
本研究では,シンクホーンの発散による確率空間上の最も急降下法として機能するシンクホーン自然勾配(SiNG)アルゴリズムを提案する。
本稿では,SiNG の主要成分であるシンクホーン情報行列 (SIM) が明示的な表現を持ち,対数的スケールの複雑さを正確に評価できることを示す。
本実験では,SiNGと最先端のSGD型解法を定量的に比較し,その有効性と有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-09T02:51:17Z) - Momentum Q-learning with Finite-Sample Convergence Guarantee [49.38471009162477]
本稿では,有限サンプル保証を用いたモーメントに基づくQ-ラーニングアルゴリズムのクラスを解析する。
線形関数近似とマルコフサンプリングによるMomentumQの収束保証を確立する。
提案したMomentumQが他のモーメントベースのQ-ラーニングアルゴリズムより優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-30T12:27:03Z)
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。