Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Computing in Transport Science: A Review

論文の概要: Quantum Computing in Transport Science: A Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21302v1
Date: Thu, 27 Mar 2025 09:28:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-28 12:52:03.704705
Title: Quantum Computing in Transport Science: A Review
Title（参考訳）: 輸送科学における量子コンピューティング
Authors: Chence Niu, Elnaz Irannezhad, Casey Myers, Vinayak Dixit,
Abstract要約: 量子力学の原理を利用する量子コンピューティングは、原理的に計算能力を大幅に向上させることが知られている。本稿では,輸送システムにおける複雑で大規模な問題に量子コンピューティングが取り組む可能性について考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
License:
Abstract: Quantum computing, leveraging the principles of quantum mechanics, has been found to significantly enhance computational capabilities in principle, in some cases beyond classical computing limits. This paper explores quantum computing's potential to address complex, large-scale problems in transportation systems. It focuses on three principal paradigms: Gate-based quantum computing, Quantum annealing, and Quantum machine learning, which, though based on gate-based quantum computing, is treated as distinct due to its unique methods and applications. Each paradigm's foundational concepts, practical applications, and potential impacts on the field are discussed to provide a comprehensive overview of quantum computing strategies and their future implications.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは量子力学の原理を利用しており、原理的には古典的な計算限界を超えて計算能力を大幅に向上することが知られている。本稿では,輸送システムにおける複雑で大規模な問題に量子コンピューティングが取り組む可能性について考察する。ゲートベースの量子コンピューティング、量子アニーリング、量子機械学習の3つの主要なパラダイムに焦点を当てている。それぞれのパラダイムの基本概念、実践的応用、および分野に対する潜在的な影響について論じ、量子コンピューティング戦略とその将来的な影響について包括的に概説する。

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