論文の概要: Quantum computing through the lens of control: A tutorial introduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12571v2
- Date: Tue, 03 Dec 2024 09:01:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:38:24.166187
- Title: Quantum computing through the lens of control: A tutorial introduction
- Title(参考訳): 制御レンズによる量子コンピューティング : 序論
- Authors: Julian Berberich, Daniel Fink,
- Abstract要約: 本稿では制御理論の観点から量子コンピューティングのチュートリアルを紹介する。
このチュートリアルは線型代数の基本的な知識を必要とするだけであり、特に量子物理学への事前の露出は不要である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6077284832583713
- License:
- Abstract: Quantum computing is a fascinating interdisciplinary research field that promises to revolutionize computing by efficiently solving previously intractable problems. Recent years have seen tremendous progress on both the experimental realization of quantum computing devices as well as the development and implementation of quantum algorithms. Yet, realizing computational advantages of quantum computers in practice remains a widely open problem due to numerous fundamental challenges. Interestingly, many of these challenges are connected to performance, robustness, scalability, optimization, or feedback, all of which are central concepts in control theory. This paper provides a tutorial introduction to quantum computing from the perspective of control theory. We introduce the mathematical framework of quantum algorithms ranging from basic elements including quantum bits and quantum gates to more advanced concepts such as variational quantum algorithms and quantum errors. The tutorial only requires basic knowledge of linear algebra and, in particular, no prior exposure to quantum physics. Our main goal is to equip readers with the mathematical basics required to understand and possibly solve (control-related) problems in quantum computing. In particular, beyond the tutorial introduction, we provide a list of research challenges in the field of quantum computing and discuss their connections to control.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティングは、これまで難解だった問題を効率的に解き、コンピューティングに革命をもたらすことを約束する、魅力的な学際的な研究分野である。
近年、量子コンピューティングデバイスの実験的実現と、量子アルゴリズムの開発と実装の両方において、大きな進歩が見られた。
しかし、実際に量子コンピュータの計算上の優位性を実現することは、多くの根本的な課題のために、広くオープンな問題である。
興味深いことに、これらの課題の多くは、パフォーマンス、堅牢性、スケーラビリティ、最適化、フィードバックに関係しています。
本稿では制御理論の観点から量子コンピューティングのチュートリアルを紹介する。
本稿では,量子ビットや量子ゲートなどの基本要素から,変分量子アルゴリズムや量子エラーといったより高度な概念まで,量子アルゴリズムの数学的枠組みを紹介する。
このチュートリアルは線型代数の基本的な知識を必要とするだけであり、特に量子物理学への事前の露出は不要である。
我々の主な目標は、量子コンピューティングにおける(制御関連の)問題を理解し、解決するために必要とされる数学的基礎を読者に提供することである。
特に、チュートリアルの紹介以外にも、量子コンピューティングの分野における研究課題のリストを提供し、それらの制御との関係について論じる。
関連論文リスト
- Qubit-Based Framework for Quantum Machine Learning: Bridging Classical Data and Quantum Algorithms [0.0]
本稿では、量子コンピューティングのエキサイティングで急速に成長する分野について述べる。
それは、その中核となるアイデア、現在の進歩、そして、複雑な問題を解決する方法にどのように革命をもたらすかを説明します。
この記事では、量子コンピューティングの強みが人工知能の世界と合致する量子機械学習(QML)に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-17T16:04:04Z) - A Review of Quantum Scientific Computing Algorithms for Engineering Problems [0.0]
スーパーポジションや絡み合いのような量子現象を活用する量子コンピューティングは、コンピューティング技術における変革的な力として現れつつある。
本稿では,量子力学の基礎概念と,その計算発展への意義を体系的に検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-25T21:40:22Z) - Quantum Computing: Vision and Challenges [16.50566018023275]
本稿では,量子コンピュータハードウェアの最先端開発と量子暗号,量子ソフトウェア,高スケール性量子コンピュータの今後の進歩について論じる。
量子技術の研究と開発における多くの潜在的な課題とエキサイティングな新しいトレンドが、より広範な議論のためにこの論文で強調されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T17:33:18Z) - Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。
本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。
私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T17:53:55Z) - 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) - A Practitioner's Guide to Quantum Algorithms for Optimisation Problems [0.0]
NPハード最適化問題は、物流や金融といった産業分野では一般的である。
本稿では,量子最適化理論の概要を概観する。
ノイズの多い中間スケール量子デバイスに対する短期的なポテンシャルに焦点を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T08:57:36Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T23:37:45Z) - From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。
本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。
今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T02:56:47Z) - An Introduction to Quantum Computing for Statisticians [2.3757641219977392]
量子コンピューティングは、私たちの生き方や世界を理解する方法に革命をもたらす可能性がある。
このレビューは、統計学とデータ分析の応用に焦点を当てた、量子コンピューティングへのアクセシビリティな導入を提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-13T12:08:28Z) - Quantum walk processes in quantum devices [55.41644538483948]
グラフ上の量子ウォークを量子回路として表現する方法を研究する。
提案手法は,量子ウォークアルゴリズムを量子コンピュータ上で効率的に実装する方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T18:04:16Z) - An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion [55.41644538483948]
小型地震インバージョン問題を解決するために,D波量子アニールに量子アルゴリズムを適用した。
量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T14:18:44Z)
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。