論文の概要: Matrix Low-dimensional Qubit Casting Based Quantum Electromagnetic Transient Network Simulation Program
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11728v1
- Date: Mon, 17 Feb 2025 12:13:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:08:26.713005
- Title: Matrix Low-dimensional Qubit Casting Based Quantum Electromagnetic Transient Network Simulation Program
- Title（参考訳）: マトリックス低次元クビット鋳造法による量子電磁過渡ネットワークシミュレーションプログラム
- Authors: Qi Lou, Yijun Xu, Wei Gu,
- Abstract要約: 現代の電力システムでは、コンバータインタフェース世代の統合は、電磁過渡ネットワークシミュレーションプログラム(EMTP)の開発を必要とする。
パワーシステムがスケールするにつれて、EMTPの計算複雑性は指数関数的に増加し、その実用性を阻害する次元の呪いにつながる。
量子コンピューティングは指数加速度を達成するための有望なアプローチを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8024397171920883
- License:
- Abstract: In modern power systems, the integration of converter-interfaced generations requires the development of electromagnetic transient network simulation programs (EMTP) that can capture rapid fluctuations. However, as the power system scales, the EMTP's computing complexity increases exponentially, leading to a curse of dimensionality that hinders its practical application. Facing this challenge, quantum computing offers a promising approach for achieving exponential acceleration. To realize this in noisy intermediate-scale quantum computers, the variational quantum linear solution (VQLS) was advocated because of its robustness against depolarizing noise. However, it suffers data inflation issues in its preprocessing phase, and no prior research has applied quantum computing to high-frequency switching EMT networks.To address these issues, this paper first designs the matrix low-dimension qubit casting (MLQC) method to address the data inflation problem in the preprocessing of the admittance matrix for VQLS in EMT networks. Besides, we propose a real-only quantum circuit reduction method tailored to the characteristics of the EMT network admittance matrices. Finally, the proposed quantum EMTP algorithm (QEMTP) has been successfully verified for EMT networks containing a large number of high-frequency switching elements.
- Abstract（参考訳）: 現代の電力システムでは、コンバータインタフェース世代の統合は、急激な変動を捉える電磁過渡的ネットワークシミュレーションプログラム(EMTP)の開発を必要とする。
しかし、パワーシステムがスケールするにつれて、EMTPの計算複雑性は指数関数的に増加し、その実用性を阻害する次元性の呪いへと繋がる。
この課題に直面した量子コンピューティングは、指数加速度を達成するための有望なアプローチを提供する。
これをノイズの多い中間スケールの量子コンピュータで実現するために、変分量子線形解 (VQLS) は非偏極雑音に対する頑健性のために提唱された。
しかし,その前処理段階ではデータインフレーションの問題に悩まされ,高頻度スイッチングEMTネットワークに量子コンピューティングを適用したこれまでの研究は存在せず,これらの問題に対処するために,EMTネットワークにおけるVQLSのアクセタンス行列の前処理におけるデータインフレーション問題に対処する行列低次元キュービットキャスト法(MLQC)を最初に設計する。
さらに,EMTネットワークアプタンス行列の特性に合わせて,実時間のみの量子回路削減手法を提案する。
最後に、多数の高周波スイッチング素子を含むEMTネットワークに対して、提案した量子EMTPアルゴリズム(QEMTP)の検証に成功した。
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