論文の概要: Application of Power Flow problem to an open quantum neural hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12678v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 10:33:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 14:42:52.608297
• Title: Application of Power Flow problem to an open quantum neural hardware
• Title（参考訳）: 開量子ニューラルハードウェアへのパワーフロー問題の応用
• Authors: Ekin Erdem Ayg\"ul, Melih Can Topal, Ufuk Korkmaz, Deniz T\"urkpen\c{c}e
• Abstract要約: 電力フロー問題は、システム内の電気の発生、分配、消費を理解するのに役立ちます。 本研究では,Newton-Raphson法で支持される平衡4バス電力系統の解法を,新たに開発された散逸型量子ニューラルネットワークハードウェアを用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Significant progress in the construction of physical hardware for quantum computers has necessitated the development of new algorithms or protocols for the application of real-world problems on quantum computers. One of these problems is the power flow problem, which helps us understand the generation, distribution, and consumption of electricity in a system. In this study, the solution of a balanced 4-bus power system supported by the Newton-Raphson method is investigated using a newly developed dissipative quantum neural network hardware. This study presents the findings on how the proposed quantum network can be applied to the relevant problem and how the solution performance varies depending on the network parameters.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータのための物理ハードウェアの構築において重要な進歩は、量子コンピュータに現実の問題を適用するための新しいアルゴリズムやプロトコルの開発を必要としている。 これらの問題の1つは、システム内の電気の発生、分配、消費を理解するのに役立つ電力フロー問題である。 本研究では,Newton-Raphson法で支持される平衡4バス電力系統の解法を,新たに開発された散逸型量子ニューラルネットワークハードウェアを用いて検討した。 本研究は,提案した量子ネットワークが関連する問題に対してどのように適用可能か,およびネットワークパラメータによって解の性能がどう変化するかを示す。

関連論文リスト

• Exact Quantum Algorithm for Unit Commitment Optimization based on Partially Connected Quantum Neural Networks [12.688426228429604]
  本稿では、量子ニューラルネットワーク(QNN)に基づく正確な量子アルゴリズムによる単位コミットメント問題の実装に焦点を当てる。 その結果、改良されたアルゴリズムにより正確な解を得ることができ、量子回路の深さを同時に低減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T08:29:50Z)
• Early Exploration of a Flexible Framework for Efficient Quantum Linear Solvers in Power Systems [7.346769343315727]
  我々は,電力システムアプリケーションとQiskitで利用可能な量子線形解器のギャップを埋める,NWQSimを利用した多用途フレームワークを提案する。 革新的なゲート融合戦略,回路深度低減,GPUアクセラレーションにより,シミュレータは資源効率を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T00:08:21Z)
• Entanglement-Assisted Quantum Networks: Mechanics, Enabling Technologies, Challenges, and Research Directions [66.27337498864556]
  本稿では,量子ネットワークの絡み合いに関する包括的調査を行う。 ネットワーク構造、作業原則、開発段階の詳細な概要を提供する。 また、アーキテクチャ設計、絡み合いに基づくネットワーク問題、標準化など、オープンな研究の方向性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T02:48:22Z)
• Quantum Power Flows: From Theory to Practice [11.488074575735137]
  我々は、最先端のスマートグリッド問題に対する量子コンピューティングアルゴリズムの適用について論じる。 パワーフロー問題におけるスパース行列逆転に対するハロー・ハシジン・ロイド(HHL)アルゴリズムを用いることにより,ポテンシャル,指数的量子スピードアップを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T17:52:43Z)
• Accelerating the training of single-layer binary neural networks using the HHL quantum algorithm [58.720142291102135]
  Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) の量子力学的実装から有用な情報が抽出可能であることを示す。 しかし,本論文では,HHLの量子力学的実装から有用な情報を抽出し,古典的側面における解を見つける際の複雑性を低減することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T11:58:05Z)
• Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid System [56.39703478198019]
  IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。 我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。 その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T21:54:28Z)
• DQC$^2$O: Distributed Quantum Computing for Collaborative Optimization in Future Networks [54.03701670739067]
  本稿では、将来のネットワークにおける最適化タスクを解決するために、量子コンピュータと量子チャネルを管理するための適応型分散量子コンピューティング手法を提案する。 提案手法に基づいて,スマートグリッド管理やIoT連携,UAV軌道計画など,今後のネットワークにおける協調最適化の潜在的な応用について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T02:44:52Z)
• Experimental Quantum Computing to Solve Network DC Power Flow Problem [0.0]
  本稿では, 量子コンピューティングを用いて, 基本グリッド問題である直流電力流の解法について検討する。 HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)量子アルゴリズムについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T19:47:15Z)
• Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。 本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z)
• Entangling Quantum Generative Adversarial Networks [53.25397072813582]
  量子生成逆数ネットワーク(量子GAN, EQ-GAN)のための新しいタイプのアーキテクチャを提案する。 EQ-GANはコヒーレントなエラーに対してさらなる堅牢性を示し、Google Sycamore超伝導量子プロセッサで実験的にEQ-GANの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T20:38:41Z)
• Quantum Computing Solution of DC Power Flow [0.0]
  HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)量子アルゴリズムは直流電力流問題の解法として用いられる。 線形方程式系(SLE)の解に対するHHLアルゴリズムは指数的なスピードアップを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T02:44:39Z)

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。