論文の概要: Early Exploration of a Flexible Framework for Efficient Quantum Linear Solvers in Power Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08136v3
- Date: Wed, 11 Dec 2024 18:16:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-12 13:58:58.344349
- Title: Early Exploration of a Flexible Framework for Efficient Quantum Linear Solvers in Power Systems
- Title（参考訳）: 電力系統における効率的な量子線形解法のためのフレキシブルフレームワークの早期探索
- Authors: Muqing Zheng, Yousu Chen, Xiu Yang, Ang Li,
- Abstract要約: 我々は,電力システムアプリケーションとQiskitで利用可能な量子線形解器のギャップを埋める,NWQSimを利用した多用途フレームワークを提案する。
革新的なゲート融合戦略,回路深度低減,GPUアクセラレーションにより,シミュレータは資源効率を大幅に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.72517389154598
- License:
- Abstract: The rapid integration of renewable energy resources presents formidable challenges in managing power grids. While advanced computing and machine learning techniques offer some solutions for accelerating grid modeling and simulation, there remain complex problems that classical computers cannot effectively address. Quantum computing, a promising technology, has the potential to fundamentally transform how we manage power systems, especially in scenarios with a higher proportion of renewable energy sources. One critical aspect is solving large-scale linear systems of equations, crucial for power system applications like power flow analysis, for which the Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithm is a well-known quantum solution. However, HHL quantum circuits often exhibit excessive depth, making them impractical for current Noisy-Intermediate-Scale-Quantum (NISQ) devices. In this paper, we introduce a versatile framework, powered by NWQSim, that bridges the gap between power system applications and quantum linear solvers available in Qiskit. This framework empowers researchers to efficiently explore power system applications using quantum linear solvers. Through innovative gate fusion strategies, reduced circuit depth, and GPU acceleration, our simulator significantly enhances resource efficiency. Power flow case studies have demonstrated up to a eight-fold speedup compared to Qiskit Aer, all while maintaining comparable levels of accuracy.
- Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー資源の急速な統合は電力グリッド管理における重大な課題をもたらす。
高度なコンピューティングと機械学習技術はグリッドモデリングとシミュレーションを高速化するいくつかのソリューションを提供するが、古典的なコンピュータでは効果的に対処できない複雑な問題が存在する。
量子コンピューティングは有望な技術であり、特に再生可能エネルギー源の比率が高いシナリオにおいて、電力システムの管理方法を根本的に変える可能性がある。
HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)アルゴリズムはよく知られた量子解である。
しかし、HHL量子回路はしばしば過剰な深さを示すため、現在のノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスでは実用的ではない。
本稿では,電力システムアプリケーションとQiskitで利用可能な量子線形解器のギャップを埋める,NWQSimを利用した汎用フレームワークを提案する。
この枠組みにより研究者は量子線形解法を用いて効率よく電力系統を探索できる。
革新的なゲート融合戦略,回路深度低減,GPUアクセラレーションにより,シミュレータは資源効率を大幅に向上させる。
電力流のケーススタディでは、Qiskit Aerと比較して8倍のスピードアップが実証されている。
関連論文リスト
- Bridging the Gap to Next Generation Power System Planning and Operation with Quantum Computation [0.0]
再生可能エネルギー世代の統合, 自然負荷の変化, 配電システムの積極的な役割の重要性, グリッド運用における消費者の参加が, 従来の電力グリッドの景観を変えた。
有用な情報を生成するために大量のデータを処理するための高度な計算は、将来のグリッド演算のパラダイムであるが、計算複雑性の重荷を伴っている。
量子技術の進歩は、電力系統関連アプリケーションの計算複雑性の要求に対処するための有望な解決策である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-05T12:41:28Z) - Quantum Neural Networks for Solving Power System Transient Simulation Problem [0.0]
本稿では2つの新しい量子ニューラルネットワーク(QNN)を導入し,従来のシミュレーション手法の代替として提案する。
これらのQNNの応用は、2つの小さな電力系統をシミュレートし、その可能性を実証する。
この研究は、量子コンピューティングを電力システムシミュレーションに適用する先駆的な取り組みであると同時に、複雑なエンジニアリング課題に対処する量子技術の可能性も拡大している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-19T02:18:04Z) - Generative AI-enabled Quantum Computing Networks and Intelligent
Resource Allocation [80.78352800340032]
量子コンピューティングネットワークは、大規模な生成AI計算タスクと高度な量子アルゴリズムを実行する。
量子コンピューティングネットワークにおける効率的なリソース割り当ては、量子ビットの可変性とネットワークの複雑さのために重要な課題である。
我々は、生成学習から量子機械学習まで、最先端強化学習(RL)アルゴリズムを導入し、最適な量子リソース割り当てを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-13T17:16:38Z) - Elastic Entangled Pair and Qubit Resource Management in Quantum Cloud
Computing [73.7522199491117]
量子クラウドコンピューティング(QCC)は、量子コンピューティングリソースを効率的に提供するための有望なアプローチを提供する。
ユーザ需要の変動と量子回路の要求は、効率的なリソース供給のために困難である。
本稿では、量子コンピューティングとネットワークリソースのプロビジョニングのためのリソース割り当てモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T00:38:46Z) - 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 Power Flows: From Theory to Practice [11.488074575735137]
我々は、最先端のスマートグリッド問題に対する量子コンピューティングアルゴリズムの適用について論じる。
パワーフロー問題におけるスパース行列逆転に対するハロー・ハシジン・ロイド(HHL)アルゴリズムを用いることにより,ポテンシャル,指数的量子スピードアップを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-10T17:52:43Z) - Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning [86.05566365115729]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。
この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。
GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-18T21:45:13Z) - Experimental Quantum Computing to Solve Network DC Power Flow Problem [0.0]
本稿では, 量子コンピューティングを用いて, 基本グリッド問題である直流電力流の解法について検討する。
HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)量子アルゴリズムについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-22T19:47:15Z) - Quantum Computing Solution of DC Power Flow [0.0]
HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)量子アルゴリズムは直流電力流問題の解法として用いられる。
線形方程式系(SLE)の解に対するHHLアルゴリズムは指数的なスピードアップを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-06T02:44:39Z) - Electronic structure with direct diagonalization on a D-Wave quantum
annealer [62.997667081978825]
本研究は、D-Wave 2000Q量子アニール上の分子電子ハミルトニアン固有値-固有ベクトル問題を解くために、一般量子アニール固有解法(QAE)アルゴリズムを実装した。
そこで本研究では,D-Waveハードウェアを用いた各種分子系における基底および電子励起状態の取得について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-02T22:46:47Z) - Quantum Geometric Machine Learning for Quantum Circuits and Control [78.50747042819503]
我々は、量子幾何学的制御問題に対するディープラーニングの適用をレビューし、拡張する。
量子回路合成問題における時間-最適制御の強化について述べる。
我々の研究結果は、時間-最適制御問題に対する機械学習と幾何学的手法を組み合わせた量子制御と量子情報理論の研究者にとって興味深いものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-19T19:12:14Z)
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。