論文の概要: Hybrid quantum-classical approach for combinatorial problems at hadron colliders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22417v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 18:00:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:26:38.787896
• Title: Hybrid quantum-classical approach for combinatorial problems at hadron colliders
• Title（参考訳）: ハドロン衝突器の組合せ問題に対するハイブリッド量子古典的アプローチ
• Authors: Jacob L. Scott, Zhongtian Dong, Taejoon Kim, Kyoungchul Kong, Myeonghun Park,
• Abstract要約: 粒子物理学実験における問題を解くために量子アルゴリズムの可能性を探る。 大型ハドロン衝突型加速器の完全ハドロンチャネルにおけるトップクォーク対生成について検討した。 量子アルゴリズムを用いることで,正しいペアリングを選択する効率を大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2572969510173655
• License:
• Abstract: In recent years, quantum computing has drawn significant interest within the field of high-energy physics. We explore the potential of quantum algorithms to resolve the combinatorial problems in particle physics experiments. As a concrete example, we consider top quark pair production in the fully hadronic channel at the Large Hadron Collider. We investigate the performance of various quantum algorithms such as the Quantum Approximation Optimization Algorithm (QAOA) and a feedback-based algorithm (FALQON). We demonstrate that the efficiency for selecting the correct pairing is greatly improved by utilizing quantum algorithms over conventional kinematic methods. Furthermore, we observe that gate-based universal quantum algorithms perform on par with machine learning techniques and either surpass or match the effectiveness of quantum annealers. Our findings reveal that quantum algorithms not only provide a substantial increase in matching efficiency but also exhibit scalability and adaptability, making them suitable for a variety of high-energy physics applications. Moreover, quantum algorithms eliminate the extensive training processes needed by classical machine learning methods, enabling real-time adjustments based on individual event data.
• Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティングは高エネルギー物理学の分野で大きな関心を集めている。 粒子物理実験における組合せ問題を解くための量子アルゴリズムの可能性を探る。 具体例として、大型ハドロン衝突型加速器の完全ハドロンチャネルにおけるトップクォーク対の生成について考察する。 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) やフィードバックベースアルゴリズム (FALQON) など,様々な量子アルゴリズムの性能について検討する。 従来のキネマティック法よりも量子アルゴリズムを用いることで,正しいペアリングを選択する効率を大幅に向上することを示した。 さらに、ゲートベースの普遍量子アルゴリズムは、機械学習技術と同等に動作し、量子アニーラーの有効性に勝るか、適合するかを観察する。 その結果,量子アルゴリズムはマッチング効率を大幅に向上するだけでなく,スケーラビリティや適応性も向上し,様々な高エネルギー物理応用に適していることが判明した。 さらに、量子アルゴリズムは、従来の機械学習手法で必要とされる広範なトレーニングプロセスを排除し、個々のイベントデータに基づいたリアルタイム調整を可能にする。

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