論文の概要: Quantum computing for corrosion-resistant materials and anti-corrosive coatings design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18759v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 21:04:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 15:56:54.498265
- Title: Quantum computing for corrosion-resistant materials and anti-corrosive coatings design
- Title（参考訳）: 耐食性材料の量子計算と防食コーティング設計
- Authors: Nam Nguyen, Thomas W. Watts, Benjamin Link, Kristen S. Williams, Yuval R. Sanders, Samuel J. Elman, Maria Kieferova, Michael J. Bremner, Kaitlyn J. Morrell, Justin Elenewski, Eric B. Isaacs, Samuel D. Johnson, Luke Mathieson, Kevin M. Obenland, Matthew Otten, Rashmi Sundareswara, Adam Holmes,
- Abstract要約: このプロジェクトは、物質と環境の相互作用をモデル化する方法を根本的に変えるために量子コンピュータをどのように活用するかを説明することを目的としている。
量子コンピュータの実用性は、2つの産業的に関係のある問題のレンズを通して探索される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6401635162105264
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent estimates indicate that the U.S. Department of Defense spends over \$20 billion USD annually on corrosion-related maintenance. This expenditure is accompanied by a substantial loss in asset readiness, ranging from 10% to 30%. Moreover, the global costs associated with corrosion damage have been estimated at an astonishing \$2.5 trillion USD per year, or approximately 3.4% of global GDP in 2016. This project aims to describe how quantum computers might be leveraged to fundamentally change the way material-environment interactions are modeled for material discovery, selection, and design. This project also seeks to understand the plausibility and utility of replacing portions of classical computing workflows with algorithms optimized for quantum computing hardware. The utility of quantum computers is explored through the lens of two industrially relevant problems: (1) characterizing magnesium alloy corrosion properties in aqueous environments and (2) identifying stable niobium-rich alloys with corrosion resistance at temperatures above 1500K. This paper presents an end-to-end analysis of the complexity of both classical and quantum algorithms used in application workflows. Resource estimates are produced using a custom software package, pyLIQTR, based on the qubitized Quantum Phase Estimation (QPE) algorithm. Estimates for the two aforementioned applications show that industrially-relevant computational models that have the potential to deliver commercial utility require quantum computers with thousands to hundreds of thousands of logical qubits and the ability to execute $10^{13}$ to $10^{19}$ T-gates. These estimates represent an upper bound and motivate continued research into improved quantum algorithms and resource reduction techniques.
- Abstract（参考訳）: 最近の推計では、アメリカ国防総省は腐食関連の維持に年間200億ドル以上を費やしている。
この支出には10%から30%の資産準備能力の大幅な損失が伴っている。
さらに、腐食損傷に伴う世界的なコストは、2016年の世界のGDPの約3.4%である年間2.5兆米ドルという驚くべき額と見積もられている。
このプロジェクトは、物質発見、選択、設計のために物質と環境の相互作用をモデル化する方法を根本的に変えるために量子コンピュータをどのように活用するかを説明することを目的としている。
このプロジェクトはまた、古典的なコンピューティングワークフローの一部を量子コンピューティングハードウェアに最適化されたアルゴリズムに置き換えることの妥当性と有用性を理解することを目指している。
1) 水溶液環境下でのマグネシウム合金の腐食特性と, (2) 1500K以上の温度での耐食性を有する安定なニオブ含有合金の識別である。
本稿では、アプリケーションワークフローで使用される古典的および量子的アルゴリズムの複雑さをエンドツーエンドで解析する。
リソース推定は、qubitized Quantum Phase Estimation (QPE)アルゴリズムに基づいて、カスタムソフトウェアパッケージ pyLIQTR を用いて生成される。
上記の2つの応用の見積もりによると、商業用途を提供する可能性を持つ産業関連計算モデルは、数千から数十万の論理量子ビットを持つ量子コンピュータを必要とし、10^{13}$ 10^{19}$ T-gatesを実行する能力を持っている。
これらの推定は上界を示し、改良された量子アルゴリズムと資源削減技術に関する継続的な研究を動機付けている。
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