論文の概要: Accelerating large-scale linear algebra using variational quantum imaginary time evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13128v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 12:52:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:28:34.296931
• Title: Accelerating large-scale linear algebra using variational quantum imaginary time evolution
• Title（参考訳）: 変分量子想像時間進化を用いた大規模線形代数の高速化
• Authors: Willie Aboumrad, Daiwei Zhu, Claudio Girotto, François-Henry Rouet, Jezer Jojo, Robert Lucas, Jay Pathak, Ananth Kaushik, Martin Roetteler,
• Abstract要約: 変動量子想像時間進化アルゴリズム(VarQITE)に基づくグラフ分割問題に対する量子的アプローチを提案する。 我々は、Ansysの産業用ソフトウェアLSDYNAの生産ワークフローにVarQITEアルゴリズムを統合することにより、有限要素問題を高速化するハイブリッド量子/古典的パイプラインを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7869527971850843
• License:
• Abstract: Graph partitioning techniques enhance the efficiency of solving large-scale linear systems in the context of Finite Element Analysis (FEA). Even for systems of linear equations that are highly sparse, their direct solution via factorization methods, such as LU or Cholesky decomposition, is computationally expensive due to the introduction of non-zero elements, or ``fill-in.'' We introduce a quantum approach to the graph partitioning problem based on the variational quantum imaginary time evolution algorithm (VarQITE), allowing to solve the combinatorial optimization problem of reordering of sparse matrices to minimize the fill-in. We develop a hybrid quantum/classical pipeline to accelerate Finite Element solvers by integrating the VarQITE algorithm into the production workflow of Ansys' industrial software LS-DYNA. This allows to study multiple different types of FEA problems, ranging from mechanical engineering to computational fluid dynamics. We prove out that VarQITE positively impacts LS-DYNA workflows by measuring the wall-clock time to solution of FEA problems when compared against the classical heuristic graph partitioning solver in LS-DYNA. The selected instances cover a range of FEA problems, including simulation of blood pumps, roof crushing of cars, and vibration analysis of cars. We report performance results for our hybrid quantum-accelerated workflow on FEA meshes of up to 5.9M vertices and 55 million edges. We find that the wall clock time of the heuristics solutions used in the industry-grade solver is improved by up to 12\%. We also execute the VarQITE algorithm on quantum hardware (IonQ Aria and IonQ Forte) and find that the results are comparable to noiseless and noisy simulations. Finally, we introduce a hybrid technique for post-processing the found solutions with classical refinement heuristics such as Fiduccia-Mattheyses.
• Abstract（参考訳）: グラフ分割技術は有限要素解析(FEA)の文脈で大規模線形系を解く効率を高める。 高度にスパースな線形方程式系であっても、LUやコレスキー分解のような分解法による直接解法は非零元や '`fill-in' を導入して計算的に高価である。 そこで我々は,変分量子想像時間進化アルゴリズム(VarQITE)に基づくグラフ分割問題に対する量子的アプローチを導入し,スパース行列の再順序付けの組合せ最適化問題を解くことにより,補充を最小化する。 我々は、Ansysの産業用ソフトウェアLS-DYNAの生産ワークフローにVarQITEアルゴリズムを統合することにより、有限要素問題を高速化するハイブリッド量子/古典的パイプラインを開発した。 これにより、機械工学から計算流体力学まで、さまざまな種類のFAA問題を研究できる。 VarQITEがLS-DYNAの古典的ヒューリスティックグラフ分割解法と比較すると,壁面時間とFAA問題の解を求めることでLS-DYNAワークフローに肯定的な影響を与えることが証明された。 選択されたインスタンスは、血液ポンプのシミュレーション、車の屋根破砕、車の振動解析など、さまざまなFAA問題をカバーする。 最大5.9万頂点および5500万エッジのFAAメッシュ上でのハイブリッド量子加速ワークフローのパフォーマンス結果を報告する。 産業用グレード・ソルバで使用されるヒューリスティックス・ソリューションのウォールクロック時間は最大12.5%改善されている。 また、量子ハードウェア(IonQ AriaとIonQ Forte)上でVarQITEアルゴリズムを実行し、その結果がノイズやノイズの少ないシミュレーションに匹敵することを示した。 最後に,Fiduccia-Mattheyses などの古典的洗練ヒューリスティックスを用いて,探索された解を後処理するハイブリッド手法を提案する。

関連論文リスト

• Solving the Hele-Shaw flow using the Harrow-Hassidim-Lloyd algorithm on superconducting devices: A study of efficiency and challenges [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T02:44:08Z)
• 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)
• Evaluating Quantum Optimization for Dynamic Self-Reliant Community Detection [3.6021182997326022]
  量子計算カラーブルーを用いて解くのに適した二次非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題を定式化する。 この定式化は、最大自己充足力とそれらの間を流れる最小限のパワーを持つコミュニティを見つけることを目的としている。 D-Waveのハイブリッド量子古典解法、古典解法、分枝結合解法などである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T11:44:58Z)
• A Greedy Quantum Route-Generation Algorithm [0.0]
  本稿では,量子コンピュータから得られた全てのサンプルからの情報を用いて,経路を生成するグリーディアルゴリズムを提案する。 有向非巡回グラフ (DAG) としての定式化における量子ビットの関係に気付き, 実現可能な解を適応的に構築するアルゴリズムを設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T21:20:46Z)
• An Efficient Quantum Algorithm for Linear System Problem in Tensor Format [4.264200809234798]
  本稿では,最近のアディバティック・インスパイアされたQLSAの進歩に基づく量子アルゴリズムを提案する。 実装の全体的な複雑さは、その次元において多対数的であることを厳密に示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T20:37:32Z)
• Shuffle-QUDIO: accelerate distributed VQE with trainability enhancement and measurement reduction [77.97248520278123]
  本稿では,量子分散最適化におけるシャッフル演算を局所ハミルトニアンに組み込むためのShuffle-QUDIOを提案する。 QUDIOと比較して、Shuffle-QUDIOは量子プロセッサ間の通信周波数を著しく低減し、同時にトレーニング性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T06:51:20Z)
• 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)
• Message Passing Neural PDE Solvers [60.77761603258397]
  我々は、バックプロップ最適化されたニューラル関数近似器で、グラフのアリーデザインのコンポーネントを置き換えるニューラルメッセージパッシング解決器を構築した。 本稿では, 有限差分, 有限体積, WENOスキームなどの古典的手法を表現的に含んでいることを示す。 本研究では, 異なる領域のトポロジ, 方程式パラメータ, 離散化などにおける高速, 安定, 高精度な性能を, 1次元, 2次元で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T17:47:46Z)
• Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
  我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。 問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。 これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z)
• Quantum Approximate Optimization Algorithm Based Maximum Likelihood Detection [80.28858481461418]
  量子技術の最近の進歩は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスへの道を開く。 量子技術の最近の進歩は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスへの道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-11T10:56:24Z)
• DiffPD: Differentiable Projective Dynamics with Contact [65.88720481593118]
  DiffPDは、暗黙の時間積分を持つ効率的な微分可能なソフトボディシミュレータである。 我々はDiffPDの性能を評価し,様々な応用における標準ニュートン法と比較して4～19倍のスピードアップを観測した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T00:13:33Z)

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。