Fugu-MT 論文翻訳(概要): String Model Building on Quantum Annealers

論文の概要: String Model Building on Quantum Annealers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16801v1
Date: Thu, 29 Jun 2023 09:20:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-30 14:10:05.385959
Title: String Model Building on Quantum Annealers
Title（参考訳）: 量子アニーラを用いた弦モデルの構築
Authors: Steven A. Abel, Luca A. Nutricati, John Rizos
Abstract要約: 量子アニール上での弦モデルの直接構成を初めて探求する。本研究では,量子アニーラーがもたらす潜在的な利点について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We explore for the first time the direct construction of string models on quantum annealers, and investigate their efficiency and effectiveness in the model discovery process. Through a thorough comparison with traditional methods such as simulated annealing, random scans, and genetic algorithms, we highlight the potential advantages offered by quantum annealers, which in this study promised to be roughly fifty times faster than random scans and genetic algorithm and approximately four times faster than simulated annealing.
Abstract（参考訳）: 量子アニーラ上での弦模型の直接構築を初めて検討し,モデル発見過程におけるその効率と有効性について検討した。シミュレーションアニール、ランダムスキャン、遺伝的アルゴリズムといった従来の手法と徹底的に比較することで、量子アニールがもたらす潜在的な利点を強調し、この研究はランダムスキャンや遺伝的アルゴリズムの約50倍、シミュレーションアニールの約4倍の速さを約束する。

関連論文リスト

Leapfrogging Sycamore: Harnessing 1432 GPUs for 7$\times$ Faster Quantum Random Circuit Sampling [40.83618005962484]
ランダム量子回路サンプリングは、量子計算の利点を示すベンチマークとして機能する。古典的アルゴリズムの最近の進歩は、古典的シミュレーション時間を大幅に短縮した。我々の研究は、TextitSycamoreの量子優位性という主張を否定する最初の明白な実験的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-27T05:01:47Z)
Deep Quantum Circuit Simulations of Low-Energy Nuclear States [51.823503818486394]
深部量子回路の高速数値シミュレーションの進歩について述べる。 21キュービットまでの回路と 115,000,000以上のゲートを効率的にシミュレートできる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-26T19:10:58Z)
Fast classical simulation of evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance [0.0]
スパースパウリ力学に基づく古典的アルゴリズムは、IBMのイーグルプロセッサの127量子ビットに関する最近の実験で研究された量子回路を効率的にシミュレートできることを示す。ラップトップの単一コア上でのシミュレーションは、報告された量子シミュレーションのウォールタイムよりも桁違いに高速であり、ゼロノイズ外挿実験結果とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-28T17:08:00Z)
Robust Extraction of Thermal Observables from State Sampling and Real-Time Dynamics on Quantum Computers [49.1574468325115]
我々は、状態の密度、特にその非負性性に制約を課す手法を導入し、この方法で、ノイズのある時系列からボルツマン重みを確実に抽出できることを示す。本研究により,今日の量子コンピュータにおける時系列アルゴリズムの実装により,多体量子系の有限温度特性の研究が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-30T18:00:05Z)
Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z)
Provably efficient variational generative modeling of quantum many-body systems via quantum-probabilistic information geometry [3.5097082077065003]
パラメータ化混合状態に対する量子自然勾配降下の一般化を導入する。また、堅牢な一階近似アルゴリズム、Quantum-Probabilistic Mirror Descentを提供する。我々のアプローチは、モデル選択における柔軟性を実現するために、それまでのサンプル効率の手法を拡張しました。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-09T17:58:15Z)
Quantum Algorithms for Community Detection and their Empirical Run-times [0.0]
我々は、控えめなスピードアップを伴う単純な量子アルゴリズムが、実際は最高の性能を発揮するものであることを示している。量子サブルーチンの成功を増幅する必要性から生じるオーバーヘッドのようなオーバーヘッドは、理論的に最悪のケース分析や予測ケース分析によって示唆されたであろうスピードアップを無効化できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-11T19:02:36Z)
Genetic optimization of quantum annealing [0.0]
本稿では,量子アニールの性能向上のための遺伝的アルゴリズムに基づく数値計算手法を提案する。また,実際に実現可能な$k$ローカル最適運転演算子を演算することで,アベイティティへのショートカットを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-06T15:59:23Z)
Deep Bayesian Active Learning for Accelerating Stochastic Simulation [74.58219903138301]
Interactive Neural Process(INP)は、シミュレーションとアクティブな学習アプローチのためのディープラーニングフレームワークである。能動的学習のために,NPベースモデルの潜時空間で計算された新しい取得関数Latent Information Gain (LIG)を提案する。その結果,STNPは学習環境のベースラインを上回り,LIGは能動学習の最先端を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-05T01:31:51Z)
Preparing random states and benchmarking with many-body quantum chaos [48.044162981804526]
時間に依存しないハミルトン力学の下で自然にランダム状態アンサンブルの出現を予測し、実験的に観察する方法を示す。観測されたランダムアンサンブルは射影測定から現れ、より大きな量子系のサブシステムの間に構築された普遍的相関に密接に関連している。我々の研究は、量子力学におけるランダム性を理解するための意味を持ち、より広い文脈でのこの概念の適用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-05T08:32:43Z)
Preparation of excited states for nuclear dynamics on a quantum computer [117.44028458220427]
量子コンピュータ上で励起状態を作成するための2つの異なる方法を研究する。シミュレーションおよび実量子デバイス上でこれらの手法をベンチマークする。これらの結果から,フォールトトレラントデバイスに優れたスケーリングを実現するために設計された量子技術が,接続性やゲート忠実性に制限されたデバイスに実用的なメリットをもたらす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-28T17:21:25Z)

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。