論文の概要: Quantum Amplitude Estimation for Probabilistic Methods in Power Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17299v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 14:56:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 13:14:16.084520
• Title: Quantum Amplitude Estimation for Probabilistic Methods in Power Systems
• Title（参考訳）: 電力系統における確率的手法の量子振幅推定
• Authors: Emilie Jong, Brynjar S{\ae}varsson, Hj\"ortur J\'ohannsson, Spyros Chatzivasileiadis
• Abstract要約: 繰り返し量子振幅推定(IQAE)、最大類似振幅推定(MLAE)、高速振幅推定(FAE)を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces quantum computing methods for Monte Carlo simulations in power systems which are expected to be exponentially faster than their classical computing counterparts. Monte Carlo simulations is a fundamental method, widely used in power systems to estimate key parameters of unknown probability distributions, such as the mean value, the standard deviation, or the value at risk. It is, however, very computationally intensive. Approaches based on Quantum Amplitude Estimation can offer a quadratic speedup, requiring orders of magnitude less samples to achieve the same accuracy. This paper explains three Quantum Amplitude Estimation methods to replace the Classical Monte Carlo method, namely the Iterative Quantum Amplitude Estimation (IQAE), Maximum Likelihood Amplitude Estimation (MLAE), and Faster Amplitude Estimation (FAE), and compares their performance for three different types of probability distributions for power systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,電力系統におけるモンテカルロシミュレーションの量子計算手法について紹介する。 モンテカルロシミュレーションは、平均値、標準偏差、リスク値といった未知の確率分布の鍵パラメータを推定するために電力系統で広く用いられている基本的な手法である。 しかし、非常に計算量が多い。 量子振幅推定に基づくアプローチは、同じ精度を達成するのに桁違いに少ないサンプル数を必要とする二次速度アップを提供することができる。 本稿では,従来のモンテカルロ法に代わる3つの量子振幅推定法,すなわち,Iterative Quantum Amplitude Estimation (IQAE),Maximum Likelihood Amplitude Estimation (MLAE),Faster Amplitude Estimation (FAE)について述べる。

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