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。
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