論文の概要: Accelerated quantum circuit Monte-Carlo simulation for heavy quark thermalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16294v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 16:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 11:23:11.376396
• Title: Accelerated quantum circuit Monte-Carlo simulation for heavy quark thermalization
• Title（参考訳）: 重クォーク熱化のための加速量子回路モンテカルロシミュレーション
• Authors: Xiaojian Du, Wenyang Qian,
• Abstract要約: 我々は、重クォーク熱化をシミュレートするために、加速量子回路モンテカルロフレームワークを導入し、形式化する。 アインシュタインの関係で連結された簡易なドラッグと拡散係数により、重クォークの等方性および異方性媒体における熱化をシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Thermalization of heavy quarks in the quark-gluon plasma (QGP) is one of the most promising phenomena for understanding the strong interaction. The energy loss and momentum broadening at low momentum can be well described by a stochastic process with drag and diffusion terms. Recent advances in quantum computing, in particular quantum amplitude estimation (QAE), promise to provide a quadratic speed-up in simulating stochastic processes. We introduce and formalize an accelerated quantum circuit Monte-Carlo (aQCMC) framework to simulate heavy quark thermalization. With simplified drag and diffusion coefficients connected by Einstein's relation, we simulate the thermalization of a heavy quark in isotropic and anisotropic mediums using an ideal quantum simulator and compare that to thermal expectations. With Grover-like QAE, we calculate physical observables with quadratically fewer resources, which is a boost over the classical MC simulation that usually requires a large sampling number at the same estimation accuracy.
• Abstract（参考訳）: クォークグルーオンプラズマ(QGP)における重クォークの熱化は、強い相互作用を理解する上で最も有望な現象の1つである。 低運動量でのエネルギー損失と運動量拡大は、ドラッグ・アンド・拡散項を持つ確率過程によってよく説明できる。 量子コンピューティングの最近の進歩、特に量子振幅推定(QAE)は、確率過程をシミュレートする2次的なスピードアップを提供することを約束している。 我々は、重クォーク熱化をシミュレートするために、加速量子回路モンテカルロ(aQCMC)フレームワークを導入し、形式化する。 アインシュタインの関係で連結された単純なドラッグと拡散係数を用いて、理想的な量子シミュレータを用いて重クォークの等方的および異方的媒体における熱化をシミュレートし、それを熱予測と比較する。 グロバーライクなQAEを用いて、二次的に少ない資源で物理観測可能量を計算し、これは通常、同じ推定精度で大量のサンプリング数を必要とする古典的なMCシミュレーションを後押しする。

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