論文の概要: A multiple-circuit approach to quantum resource reduction with application to the quantum lattice Boltzmann method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12248v3
• Date: Mon, 30 Dec 2024 17:04:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 22:07:02.201868
• Title: A multiple-circuit approach to quantum resource reduction with application to the quantum lattice Boltzmann method
• Title（参考訳）: 量子資源削減のための多重回路アプローチと量子格子ボルツマン法への応用
• Authors: Melody Lee, Zhixin Song, Sriharsha Kocherla, Austin Adams, Alexander Alexeev, Spencer H. Bryngelson,
• Abstract要約: 量子格子ボルツマン法(QLBM)における非圧縮性ナビエ-ストークス方程式の多重回路アルゴリズムを提案する。 提案法は2次元蓋駆動キャビティフローに対して検証および実証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.671915199737846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work proposes a multi-circuit quantum lattice Boltzmann method (QLBM) algorithm that leverages parallel quantum computing to reduce quantum resource requirements. Computational fluid dynamics (CFD) simulations often entail a large computational burden on classical computers. At present, these simulations can require up to trillions of grid points and millions of time steps. To reduce costs, novel architectures like quantum computers may be intrinsically more efficient for these computations. Current quantum algorithms for solving CFD problems are based on single quantum circuits and, in many cases, use lattice-based methods. Current quantum devices are adorned with sufficient noise to make large and deep circuits untenable. We introduce a multiple-circuit algorithm for a quantum lattice Boltzmann method (QLBM) solve of the incompressible Navier--Stokes equations. The method, called QLBM-frugal, aims to create more practical quantum circuits and strategies for differential equation-based problems. The presented method is validated and demonstrated for 2D lid-driven cavity flow. The two-circuit algorithm shows a marked reduction in CNOT gates, which consume the majority of the runtime on quantum devices. Compared to the baseline QLBM technique, a two-circuit strategy shows increasingly large improvements in gate counts as the qubit size, or problem size, increases. For 64 lattice sites, the CNOT count was reduced by 35%, and the gate depth decreased by 16%. This strategy also enables concurrent circuit execution, further halving the seen gate depth.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,並列量子コンピューティングを利用したマルチ回路量子格子ボルツマン法 (QLBM) を提案する。 計算流体力学(CFD)(Computational fluid dynamics)シミュレーションは、しばしば古典的コンピュータにおいて計算負荷が大きい。 現在、これらのシミュレーションには最大数兆のグリッドポイントと数百万のタイムステップが必要である。 コストを削減するために、量子コンピュータのような新しいアーキテクチャは本質的にこれらの計算に効率的である。 CFD問題を解くための現在の量子アルゴリズムは単一量子回路に基づいており、多くの場合格子法を用いる。 現在の量子デバイスは、大きくて深い回路を阻止できないほど十分なノイズで飾られている。 量子格子ボルツマン法(QLBM)における非圧縮性ナビエ-ストークス方程式の多重回路アルゴリズムを提案する。 QLBM-frugalと呼ばれるこの手法は、より実用的な量子回路と微分方程式に基づく問題のための戦略を作成することを目的としている。 提案法は2次元蓋駆動キャビティフローに対して検証および実証を行った。 2回路のアルゴリズムはCNOTゲートの顕著な減少を示し、量子デバイス上でランタイムの大部分を消費する。 ベースラインのQLBM技術と比較すると、キュービットサイズ(問題サイズ)の増加に伴い、2回路戦略はゲート数を大幅に改善する傾向にある。 64地点では, CNOT数は35%減少し, ゲート深さは16%減少した。 この戦略は同時に回路の実行を可能にし、さらにゲートの深さを半分にする。

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