論文の概要: Quantum Computing and Tensor Networks for Laminate Design: A Novel Approach to Stacking Sequence Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06455v2
- Date: Tue, 9 Jul 2024 09:48:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 00:01:00.990660
- Title: Quantum Computing and Tensor Networks for Laminate Design: A Novel Approach to Stacking Sequence Retrieval
- Title（参考訳）: ラミネート設計のための量子コンピューティングとテンソルネットワーク:スタックシーケンス検索の新しいアプローチ
- Authors: Arne Wulff, Boyang Chen, Matthew Steinberg, Yinglu Tang, Matthias Möller, Sebastian Feld,
- Abstract要約: 主な例として、積層複合材料の重量最適化がある。
量子計算の急速に発展する分野は、これらの複雑な問題に対処するための新しいアプローチを提供するかもしれない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6421520075844793
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As with many tasks in engineering, structural design frequently involves navigating complex and computationally expensive problems. A prime example is the weight optimization of laminated composite materials, which to this day remains a formidable task, due to an exponentially large configuration space and non-linear constraints. The rapidly developing field of quantum computation may offer novel approaches for addressing these intricate problems. However, before applying any quantum algorithm to a given problem, it must be translated into a form that is compatible with the underlying operations on a quantum computer. Our work specifically targets stacking sequence retrieval with lamination parameters. To adapt this problem for quantum computational methods, we map the possible stacking sequences onto a quantum state space. We further derive a linear operator, the Hamiltonian, within this state space that encapsulates the loss function inherent to the stacking sequence retrieval problem. Additionally, we demonstrate the incorporation of manufacturing constraints on stacking sequences as penalty terms in the Hamiltonian. This quantum representation is suitable for a variety of classical and quantum algorithms for finding the ground state of a quantum Hamiltonian. For a practical demonstration, we performed state-vector simulations of two variational quantum algorithms and additionally chose a classical tensor network algorithm, the DMRG algorithm, to numerically validate our approach. Although this work primarily concentrates on quantum computation, the application of tensor network algorithms presents a novel quantum-inspired approach for stacking sequence retrieval.
- Abstract（参考訳）: 工学における多くのタスクと同様に、構造設計は複雑で計算コストのかかる問題をナビゲートする。
主な例として、積層複合材料の重量最適化があるが、これは今日まで指数的に大きな構成空間と非線形制約のため、非常に厳しい作業である。
量子計算の急速に発展する分野は、これらの複雑な問題に対処するための新しいアプローチを提供するかもしれない。
しかしながら、与えられた問題に量子アルゴリズムを適用する前に、量子コンピュータの基本的な操作と互換性のある形式に変換する必要がある。
本研究は,ラミネートパラメータを用いたスタッキングシーケンス検索を特に対象とする。
この問題を量子計算法に適応させるため、可能な積み重ねシーケンスを量子状態空間にマッピングする。
さらに、この状態空間内の線型作用素であるハミルトニアンを導出し、積み重ねシーケンス検索問題に固有の損失関数をカプセル化する。
さらに、ハミルトニアンのペナルティ項として、積み重ねシーケンスにおける製造制約の組み入れを実演する。
この量子表現は、量子ハミルトニアンの基底状態を見つけるために様々な古典的および量子的アルゴリズムに適している。
実演では、2つの変分量子アルゴリズムの状態ベクトルシミュレーションを行い、また従来のテンソルネットワークアルゴリズムであるDMRGアルゴリズムを選択し、我々のアプローチを数値的に検証した。
この研究は主に量子計算に焦点が当てられているが、テンソルネットワークアルゴリズムの適用により、配列検索を積み重ねるための新しい量子に着想を得たアプローチが提示される。
関連論文リスト
- Quantum Annealing and Tensor Networks: a Powerful Combination to Solve Optimization Problems [0.0]
この論文の目的は、量子デバイスとテンソルネットワークアルゴリズムを比較することではない。
これらの技術間のシナジーの可能性を探究し、2つのフラッグシップアルゴリズムが将来的にどのように協力するかに焦点を当てる。
本論は, 有限オートマトンを用いたこの問題に対するアプローチを概説し, ケーススタディのMPO構築に応用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-07T09:20:20Z) - Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z) - Quantum computing topological invariants of two-dimensional quantum matter [0.0]
量子コンピュータ上で2次元量子物質のチャーン数を計算するための2つの量子回路を提案する。
まず,多くの量子ビットを用い,量子回路のテンソルネットワークシミュレータを用いて解析する。
第2の回路はより少ない量子ビットを使用し、超伝導量子ビットに基づく量子コンピュータで実験的に実装する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-09T06:22:50Z) - Tensor Quantum Programming [0.0]
本研究では,行列積演算子を量子回路に符号化するアルゴリズムを開発した。
これは、微分方程式、最適化問題、量子化学において頻繁に遭遇する数に対して、最大50量子ビットでの有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T10:44:00Z) - Scalable Quantum Algorithms for Noisy Quantum Computers [0.0]
この論文は、量子計算資源の要求を減らす2つの主要な技術を開発した。
目的は、現在の量子プロセッサでアプリケーションサイズをスケールアップすることだ。
アルゴリズムの応用の主な焦点は量子システムのシミュレーションであるが、開発したサブルーチンは最適化や機械学習の分野でさらに活用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-01T19:36:35Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z) - 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) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。
量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z) - Parametrized Complexity of Quantum Inspired Algorithms [0.0]
量子アルゴリズムの有望な領域は量子機械学習と量子最適化である。
近年の量子技術、特に量子ソフトウェアの発展により、研究と産業のコミュニティは量子アルゴリズムの新しい応用を見つけようとしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-22T06:19:36Z) - 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。