論文の概要: Quantum Approximate Optimization Algorithm and Quantum-enhanced Markov Chain Monte Carlo: A Hybrid Approach to Data Assimilation in 4DVAR
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03853v1
- Date: Fri, 4 Oct 2024 18:37:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 15:50:43.470178
- Title: Quantum Approximate Optimization Algorithm and Quantum-enhanced Markov Chain Monte Carlo: A Hybrid Approach to Data Assimilation in 4DVAR
- Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムと量子拡張マルコフ連鎖モンテカルロ:4DVARにおけるデータ同化へのハイブリッドアプローチ
- Authors: Abhiram Sripat,
- Abstract要約: 4次元変分データ同化(4D VAR)における計算課題に取り組むための新しいハイブリッド量子古典的フレームワークを提案する。
提案手法である量子変分粒子フィルタ(QVPF)は,QAOAを用いて粒子提案を最適化し,QMCMCを用いて効率よく粒子重みを計算し,再サンプリングを行い,計算負荷を低減しながら収束を加速する。
ハイブリッドモデルは量子アルゴリズムを変分粒子フィルタに統合することで精度を高め、特に気候モデリング、宇宙天気予報、防衛への応用に適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a novel hybrid quantum-classical framework that integrates the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) and Quantum-enhanced Markov Chain Monte Carlo (QMCMC) with variational particle filters to tackle the computational challenges in Four-Dimensional Variational Data Assimilation (4DVAR). 4DVAR, widely used in numerical weather prediction, suffers from inefficiencies in high-dimensional, non-linear systems. Our approach, the Quantum Variational Particle Filter (QVPF), uses QAOA to optimize particle proposals and QMCMC to efficiently compute particle weights and resample, accelerating convergence while reducing the computational load. The QVPF framework addresses the curse of dimensionality by minimizing the number of particles required for accurate state estimation, thus improving efficiency in systems with complex dynamics. The hybrid model offers enhanced accuracy by integrating quantum algorithms into the variational particle filter, making it particularly suited for applications in climate modeling, space weather prediction, and defense. The potential for achieving unprecedented resolution in predictive models could transform sectors that rely on high-resolution forecasting. We present the mathematical foundations of the approach, along with discussions on algorithmic implementation and hardware requirements. Early results suggest that this hybrid framework could significantly improve data assimilation, with future implementations on near-term quantum devices offering a practical pathway for scaling up. This work demonstrates how quantum computing can address the growing need for more accurate and computationally feasible methods in large-scale data assimilation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) と量子拡張マルコフ連鎖モンテカルロ (QMCMC) を統合し, 4次元変動データ同化法 (4DVAR) の計算課題に対処するハイブリッド量子古典的フレームワークを提案する。
4DVARは、数値的な天気予報に広く用いられているが、高次元非線形システムの非効率性に悩まされている。
提案手法である量子変分粒子フィルタ(QVPF)は,QAOAを用いて粒子提案を最適化し,QMCMCを用いて効率よく粒子重みを計算し,再サンプリングを行い,計算負荷を低減しながら収束を加速する。
QVPFフレームワークは、正確な状態推定に必要な粒子数を最小化し、複雑な力学を持つシステムの効率を向上させることで、次元性の呪いに対処する。
ハイブリッドモデルは量子アルゴリズムを変分粒子フィルタに統合することで精度を高め、特に気候モデリング、宇宙天気予報、防衛への応用に適している。
予測モデルにおいて前例のない解決を達成できる可能性は、高解像度の予測に依存するセクターを変革する可能性がある。
本稿では,アルゴリズムの実装とハードウェア要件に関する議論とともに,このアプローチの数学的基礎について述べる。
初期の結果は、このハイブリッドフレームワークがデータ同化を大幅に改善し、短期量子デバイスへの将来の実装は、スケールアップの実践的な経路を提供することを示唆している。
この研究は、量子コンピューティングが大規模データ同化におけるより正確で計算可能な方法の必要性にどのように対処できるかを示す。
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