論文の概要: Solving the Hele-Shaw flow using the Harrow-Hassidim-Lloyd algorithm on superconducting devices: A study of efficiency and challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10857v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 02:44:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 18:06:56.144360
- Title: Solving the Hele-Shaw flow using the Harrow-Hassidim-Lloyd algorithm on superconducting devices: A study of efficiency and challenges
- Title（参考訳）: 超伝導デバイス上でのHarrow-Hassidim-LloydアルゴリズムによるHele-Shaw流れの解法:効率と課題に関する研究
- Authors: Muralikrishnan Gopalakrishnan Meena, Kalyana C. Gottiparthi, Justin G. Lietz, Antigoni Georgiadou, Eduardo Antonio Coello Pérez,
- Abstract要約: 実用的な流体流問題を扱う量子プロセッサの開発は、遠いが有望なフロンティアを表している。
量子アルゴリズム、特に線形解法における最近の進歩は、古典的な流体解法に対する量子解への道のりを照らしている。
本研究では,古典型QLSA,Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) アルゴリズムを用いて,理想化された流体流動問題を管理する線形方程式のシステムを正確に解く能力について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The development of quantum processors capable of handling practical fluid flow problems represents a distant yet promising frontier. Recent strides in quantum algorithms, particularly linear solvers, have illuminated the path toward quantum solutions for classical fluid flow solvers. However, assessing the capability of these quantum linear systems algorithms (QLSAs) in solving ideal flow equations on real hardware is crucial for their future development in practical fluid flow applications. In this study, we examine the capability of a canonical QLSA, the Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithm, in accurately solving the system of linear equations governing an idealized fluid flow problem, specifically the Hele-Shaw flow. Our investigation focuses on analyzing the accuracy and computational cost of the HHL solver. To gauge the stability and convergence of the solver, we conduct shots-based simulations on quantum simulators. Furthermore, we share insights gained from executing the HHL solver on superconducting quantum devices. To mitigate errors arising from qubit measurement, gate operations, and qubit decoherence inherent in quantum devices, we employ various error suppression and mitigation techniques. Our preliminary assessments serve as a foundational step towards enabling more complex quantum utility scale evaluation of using QLSA for solving fluid flow problems.
- Abstract（参考訳）: 実用的な流体流問題を扱う量子プロセッサの開発は、遠いが有望なフロンティアを表している。
量子アルゴリズム、特に線形解法における最近の進歩は、古典的な流体解法に対する量子解への道のりを照らしている。
しかし,現実のハードウェア上での理想フロー方程式の解法におけるこれらの量子線形系アルゴリズム(QLSA)の能力を評価することは,現実的な流体力学応用における将来の発展に不可欠である。
本研究では, Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) アルゴリズムを用いて, 理想化された流動問題, 特にHele-Shaw流の線形方程式系を高精度に解き, 正準QLSA, Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) アルゴリズムの有効性について検討する。
本研究は,HHLソルバの精度と計算コストの分析に焦点をあてる。
解析器の安定性と収束性を評価するために, ショットベースシミュレーションを量子シミュレータ上で実施する。
さらに,超伝導量子デバイス上でのHHLソルバの実行から得られる知見を共有した。
量子デバイス固有のキュービット測定,ゲート操作,およびキュービットデコヒーレンスによる誤差を軽減するために,様々なエラー抑制と緩和手法を用いる。
予備評価は,流動問題の解法としてQLSAを用いることで,より複雑な量子ユーティリティスケール評価を可能にするための基礎的なステップとして機能する。
関連論文リスト
- Leveraging Pre-Trained Neural Networks to Enhance Machine Learning with Variational Quantum Circuits [48.33631905972908]
我々は、事前学習されたニューラルネットワークを用いて変分量子回路(VQC)を強化する革新的なアプローチを導入する。
この手法は近似誤差をキュービット数から効果的に分離し、制約条件の必要性を除去する。
我々の結果はヒトゲノム解析などの応用にまで拡張され、我々のアプローチの幅広い適用性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-13T12:03:39Z) - Resource-adaptive quantum flow algorithms for quantum simulations of many-body systems: sub-flow embedding procedures [0.20462238493547852]
相関系の量子シミュレーションには量子フロー(QFlow)法を用いる。
本研究は,低次元サブプロブレム評価回路が親問題よりも著しく複雑であることを示す。
量子シミュレーションにより相関系を効率的に処理する上でのQFlowの可能性に光を当てた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T19:00:33Z) - Demonstration of Scalability and Accuracy of Variational Quantum Linear Solver for Computational Fluid Dynamics [0.0]
本稿では,このような大規模方程式系を高精度に解くことを目的とした量子方法論の探索について述べる。
2次元,過渡的,非圧縮的,粘性,非線形結合バーガース方程式をテスト問題とする。
我々の研究結果は、我々の量子法が従来の手法に匹敵する精度で結果をもたらすことを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T04:42:24Z) - Enabling Large-Scale and High-Precision Fluid Simulations on Near-Term Quantum Computers [17.27937804402152]
量子計算流体力学(QCFD)は古典計算流体力学(CFD)に代わる有望な選択肢を提供する
本稿では,量子線形解法における誤りを抑制する反復的手法 "Iterative-QLS" を含む包括的QCFD法を提案する。
本手法を超伝導量子コンピュータに実装し,定常ポアゼイユ流と非定常音波伝搬のシミュレーションに成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T07:21:23Z) - Real-time error mitigation for variational optimization on quantum
hardware [45.935798913942904]
VQCを用いた量子チップ上の関数の適合を支援するために,RTQEM(Real Time Quantum Error Mitigation)アルゴリズムを定義する。
我々のRTQEMルーチンは、損失関数の破損を減らすことにより、VQCのトレーニング性を向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-09T19:00:01Z) - Hybrid quantum algorithms for flow problems [0.0]
ここではQFlowS(Quantum Flow Simulator)と呼ぶ高性能量子シミュレータをデビューさせる。
まず、QFlowSを用いて2つのよく知られた流れをシミュレートし、これまで見つからなかった、ハイブリットで高精度な量子線形システムアルゴリズム(QLSA)の完全なゲートレベルの実装を実演する。
本研究は, 流動の量子シミュレーションへの道のりを示唆し, QC のゲートレベル実装に必要な特別な考察を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-01T17:39:21Z) - Accelerating the training of single-layer binary neural networks using
the HHL quantum algorithm [58.720142291102135]
Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) の量子力学的実装から有用な情報が抽出可能であることを示す。
しかし,本論文では,HHLの量子力学的実装から有用な情報を抽出し,古典的側面における解を見つける際の複雑性を低減することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-23T11:58:05Z) - Advanced Quantum Poisson Solver in the NISQ era [0.0]
本稿では,ポアソン方程式を高精度かつ動的に調整可能な問題サイズで解くための高度な量子アルゴリズムを提案する。
本研究では,非有理固有値を実装することにより,解の精度を保証できる先進回路を提案する。
提案アルゴリズムは,解の精度を高めるだけでなく,より実用的でスケーラブルな回路を構成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T22:17:21Z) - Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。
これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。
本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z) - A Hybrid Quantum-Classical Algorithm for Robust Fitting [47.42391857319388]
本稿では,ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
私たちのコアコントリビューションは、整数プログラムの列を解く、新しい堅牢な適合式である。
実際の量子コンピュータを用いて得られた結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-25T05:59:24Z) - Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected
regime [77.34726150561087]
量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。
量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-12T20:58:41Z)
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。