論文の概要: Gravitational-wave matched filtering with variational quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13177v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 15:53:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 14:30:31.637416
• Title: Gravitational-wave matched filtering with variational quantum algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムを用いた重力波マッチングフィルタ
• Authors: Jason Pye, Edric Matwiejew, Aidan Smith, Manoj Kovalam, Jingbo B. Wang, Linqing Wen,
• Abstract要約: 重力波検出におけるマッチングフィルタリング問題に対する変分量子アルゴリズムの適用について検討する。 LIGOのオープンサイエンスデータを用いた量子アルゴリズムの古典的数値シミュレーションの結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we explore the application of variational quantum algorithms designed for classical optimization to the problem of matched filtering in the detection of gravitational waves. Matched filtering for detecting gravitational wave signals requires searching through a large number of template waveforms, to find one which is highly correlated with segments of detector data. This computationally intensive task needs to be done quickly for low latency searches in order to aid with follow-up multi-messenger observations. The variational quantum algorithms we study for this task consist of quantum walk-based generalizations of the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). We present results of classical numerical simulations of these quantum algorithms using open science data from LIGO. These results show that the tested variational quantum algorithms are outperformed by an unstructured restricted-depth Grover search algorithm, suggesting that the latter is optimal for this computational task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,重力波検出におけるマッチングフィルタ問題に対する古典最適化のための変分量子アルゴリズムの適用について検討する。 重力波信号を検出するためのマッチングフィルタは、多数のテンプレート波形を探索し、検出器データのセグメントと高い相関関係を持つものを見つける必要がある。 この計算集約的なタスクは、フォローアップされたマルチセンサー観測を支援するために、低レイテンシ検索のために迅速に行う必要がある。 本研究は,QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)の量子ウォークに基づく一般化からなる。 LIGOのオープンサイエンスデータを用いた量子アルゴリズムの古典的数値シミュレーションの結果について述べる。 これらの結果から, 実験された変分量子アルゴリズムは非構造化の制限深度グロバー探索アルゴリズムにより性能が向上し, 後者が計算処理に最適であることが示唆された。

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