論文の概要: Efficient use of quantum computers for collider physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16602v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 18:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:55:17.095565
• Title: Efficient use of quantum computers for collider physics
• Title（参考訳）: コライダー物理における量子コンピュータの有効利用
• Authors: Christian W. Bauer,
• Abstract要約: 粒子衝突器の観測可能なほとんどのものは、様々な距離スケールの物理学を含む。 強い相互作用の自由のため、短距離での物理学は摂動法を用いて確実に計算できる。 長距離物理学は自然界では非摂動的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Most observables at particle colliders involve physics at a wide variety of distance scales. Due to asymptotic freedom of the strong interaction, the physics at short distances can be calculated reliably using perturbative techniques, while long distance physics is non-perturbative in nature. Factorization theorems separate the contributions from different scales scales, allowing to identify the pieces that can be determined perturbatively from those that require non-perturbative information, and if the non-perturbative pieces can be reliably determined, one can use experimental measurements to extract the short distance effects, sensitive to possible new physics. Without the ability to compute the non-perturbative ingredients from first principles one typically identifies observables for which the non-perturbative information is universal in the sense that it can be extracted from some experimental observables and then used to predict other observables. In this paper we argue that the future ability to use quantum computers to calculate non-perturbative matrix elements from first principles will allow to make predictions for observables with non-universal non-perturbative long-distance physics.
• Abstract（参考訳）: 粒子衝突器の観測可能なほとんどのものは、様々な距離スケールの物理学を含む。 強い相互作用の漸近的自由のため、短距離の物理学は摂動的手法で確実に計算できるが、遠距離物理学は本質的に摂動的ではない。 因子化定理は、コントリビューションを異なるスケールのスケールから分離し、非摂動的な情報を必要とするものから摂動的に決定できる部分を特定し、もし非摂動的要素が確実に決定できるなら、実験的な測定を用いて、新しい物理学の可能性に敏感な短距離効果を抽出することができる。 第一原理から非摂動成分を計算する能力がなければ、通常、その非摂動情報が普遍的である可観測物は実験的な可観測物から抽出され、他の可観測物を予測するために使用される。 本稿では,量子コンピュータを用いて第1原理から非摂動行列要素を計算することによって,非摂動長距離物理を用いた観測可能要素の予測が可能になることを論じる。

関連論文リスト

• Quantum determinism and completeness restored by indistinguishability and long-time particle detection [0.0]
  量子物理学における測定データは、統計的、マクロなプロセスの結果としてのみ厳密に解釈できると論じる。 シュル・オーディンガー・キャットとベルの実験により、ボルン・ルールが1つの粒子のレベルで放棄されると、リアリズム、局所性、因果関係が復元されることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T18:15:24Z)
• Exponential quantum advantages in learning quantum observables from classical data [1.9662978733004604]
  我々は、古典的なデータから量子オブザーバブルを学習する物理的に関係のあるタスクに対して、量子上の利点を証明している。 我々の結果は、量子多体物理学の領域における機械学習問題に対する量子コンピュータの実用性に光を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T11:58:43Z)
• Quantum measurement: a game between observer and nature? [0.0]
  本稿では,量子計測におけるオブザーバの役割を説明するための量子決定理論を提案する。 我々は、観察者が自然とゲームをし、その経験に基づいて自然を「デコード」することで、外界の経験を築き上げていると信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-30T07:57:58Z)
• Non-Abelian braiding of graph vertices in a superconducting processor [144.97755321680464]
  粒子の不識別性は量子力学の基本的な原理である。 非アベリア・エノンのブレイディングは、退化波動関数の空間において回転を引き起こす。 我々は,エノンの融合規則を実験的に検証し,それらの統計値を実現するためにそれらを編み取る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T02:28:44Z)
• Observing how deep neural networks understand physics through the energy spectrum of one-dimensional quantum mechanics [0.0]
  ニューラルネットワーク(NN)が1次元量子力学を用いて物理学をどのように理解するかを検討した。 NNをトレーニングし、ポテンシャルからエネルギー固有値を正確に予測した後、NNの物理理解を4つの異なる側面から確認した。 訓練されたNNは、学習したものと異なるポテンシャルのエネルギー固有値を予測し、ポテンシャルの最小値と最大値に着目し、訓練中に使われていない粒子の存在の確率分布を予測し、訓練されていない物理現象を再現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T00:35:28Z)
• Quantum indistinguishability through exchangeable desirable gambles [69.62715388742298]
  2つの粒子は、スピンや電荷のような固有の性質がすべて同じである場合、同一である。 量子力学は、エージェントが主観的信念を(一貫性のある)ギャンブルの集合として表すように導く規範的かつアルゴリズム的な理論と見なされる。 測定結果から交換可能な可観測物(ギャンブル)の集合をどのように更新するかを示し、不明瞭な粒子系の絡み合いを定義する問題について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-10T13:11:59Z)
• What does the operator algebra of quantum statistics tell us about the objective causes of observable effects? [0.0]
  演算子形式が多くの可能な状態や測定値にどのように適合するかを探求する。 非正の要素の必要性は、理想的相関に関する一意に定義された数学的記述によって示される。 作用素代数の妥当性は、因果関係の要素が物理的対象における観測可能な現実の連続と整合できないという事実を受け入れることを学ぶと、物理的対象に関連する様々な不確実性制限現象の一貫した説明が可能であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-08T02:15:40Z)
• Occlusion resistant learning of intuitive physics from videos [52.25308231683798]
  人工システムの鍵となる能力は、オブジェクト間の物理的相互作用を理解し、状況の将来的な結果を予測することである。 この能力は直感的な物理学と呼ばれ、近年注目されており、ビデオシーケンスからこれらの物理規則を学ぶためのいくつかの方法が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T19:35:54Z)
• Visual Grounding of Learned Physical Models [66.04898704928517]
  人間は、物体の物理的特性を直感的に認識し、複雑な相互作用に従事している場合でも、その動きを予測する。 我々は、物理を同時に推論し、視覚と力学の先行に基づく将来の予測を行うニューラルモデルを提案する。 実験により、我々のモデルはいくつかの観測範囲内で物理的特性を推測できることが示され、モデルが目に見えないシナリオに迅速に適応し、将来正確な予測を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T17:06:38Z)
• Quantum Zeno effect appears in stages [64.41511459132334]
  量子ゼノ効果において、量子測定は、2レベル系のコヒーレント振動を、その状態が測定固有状態の1つに凍結することによってブロックすることができる。 我々は,Zeno体制の開始には,測定強度が増大するにつれて,システム力学において$$$の遷移のtextitcascadeが特徴的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T18:17:36Z)
• Entropic Uncertainty Relations and the Quantum-to-Classical transition [77.34726150561087]
  我々は、不確実性関係の分析を通して見られるように、量子-古典的遷移にいくつかの光を当てることを目指している。 エントロピックな不確実性関係を用いて、2つの適切に定義された量の系を同時に作成できることを、マクロ計測のモデルに含めることによってのみ示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-04T14:01:17Z)

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。