論文の概要: A Novel Quantum Fourier Ordinary Differential Equation Solver for Solving Linear and Nonlinear Partial Differential Equations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10218v1
- Date: Mon, 14 Apr 2025 13:36:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 16:50:51.209391
- Title: A Novel Quantum Fourier Ordinary Differential Equation Solver for Solving Linear and Nonlinear Partial Differential Equations
- Title(参考訳): 線形偏微分方程式と非線形偏微分方程式を解くための新しい量子フーリエ正規微分方程式
- Authors: Yang Xiao, Liming Yang, Chang Shu, Yinjie Du, Yuxin Song,
- Abstract要約: 線形および非線形偏微分方程式(PDE)を解くために、新しい量子フーリエ常微分方程式(ODE)解法を提案する。
従来の量子ODEソルバは、空間的離散化によってPDEをODEシステムに変換し、統合する。
このアプローチはオラクル R の構成を単純化するだけでなく、$f(x)$ が [0,1] 内に置かれなければならないという制限も取り除く。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.5115019901599505
- License:
- Abstract: In this work, a novel quantum Fourier ordinary differential equation (ODE) solver is proposed to solve both linear and nonlinear partial differential equations (PDEs). Traditional quantum ODE solvers transform a PDE into an ODE system via spatial discretization and then integrate it, thereby converting the task of solving the PDE into computing the integral for the driving function $f(x)$. These solvers rely on the quantum amplitude estimation algorithm, which requires the driving function $f(x)$ to be within the range of [0, 1] and necessitates the construction of a quantum circuit for the oracle R that encodes $f(x)$. This construction can be highly complex, even for simple functions like $f(x) = x$. An important exception arises for the specific case of $f(x) = sin^2(mx+c)$, which can be encoded more efficiently using a set of $Ry$ rotation gates. To address these challenges, we expand the driving function $f(x)$ as a Fourier series and propose the Quantum Fourier ODE Solver. This approach not only simplifies the construction of the oracle R but also removes the restriction that $f(x)$ must lie within [0,1]. The proposed method was evaluated by solving several representative linear and nonlinear PDEs, including the Navier-Stokes (N-S) equations. The results show that the quantum Fourier ODE solver produces results that closely match both analytical and reference solutions.
- Abstract(参考訳): 本研究では、線形および非線形偏微分方程式(PDE)を解くために、新しい量子フーリエ常微分方程式(ODE)解法を提案する。
従来の量子ODEソルバは、PDEを空間的な離散化によってODEシステムに変換し、それを統合することにより、PDEを解くタスクを駆動関数の積分を$f(x)$に変換する。
これらの解法は、[0, 1]の範囲内での駆動関数 $f(x)$ を必要とし、$f(x)$ を符号化するオラクル R の量子回路の構築を必要とする量子振幅推定アルゴリズムに依存する。
この構成は、$f(x) = x$ のような単純な関数に対しても非常に複雑である。
重要な例外は、$f(x) = sin^2(mx+c)$ の特定の場合において発生し、より効率的に$Ry$回転ゲートを用いて符号化できる。
これらの課題に対処するため、運転関数 $f(x)$ をフーリエ級数として拡張し、量子フーリエODEソルバーを提案する。
このアプローチはオラクル R の構成を単純化するだけでなく、$f(x)$ が [0,1] 内に置かれなければならないという制限も取り除く。
提案手法は,Navier-Stokes (N-S) 方程式を含むいくつかの線形および非線形PDEを解くことによって評価した。
その結果,量子フーリエODE解法は解析解と参照解の両方によく一致する結果が得られることがわかった。
関連論文リスト
- Quantum simulation of Burgers turbulence: Nonlinear transformation and direct evaluation of statistical quantities [0.0]
量子コンピュータを用いて、バーガース方程式のような流体力学の非線形方程式を解くことは依然として困難である。
本稿では,バーガース方程式を解くための新しい量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T01:17:26Z) - Divergence-free algorithms for solving nonlinear differential equations on quantum computers [0.27624021966289597]
量子コンピュータにおける非線形微分方程式の分散自由シミュレーションのアルゴリズムを提案する。
進化時間制約のない非線形微分方程式の解は、量子コンピュータの実用的な応用への扉を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T09:47:24Z) - Towards large-scale quantum optimization solvers with few qubits [59.63282173947468]
我々は、$m=mathcalO(nk)$バイナリ変数を$n$ qubitsだけを使って最適化するために、$k>1$で可変量子ソルバを導入する。
我々は,特定の量子ビット効率の符号化が,バレン高原の超ポリノミウム緩和を内蔵特徴としてもたらすことを解析的に証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T18:59:38Z) - Correspondence between open bosonic systems and stochastic differential
equations [77.34726150561087]
ボゾン系が環境との相互作用を含むように一般化されたとき、有限$n$で正確な対応も可能であることを示す。
離散非線形シュル「オーディンガー方程式」の形をした特定の系をより詳細に分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T19:17:37Z) - Alternatives to a nonhomogeneous partial differential equation quantum
algorithm [52.77024349608834]
Apsi(textbfr)=f(textbfr)$ という形の非等質線型偏微分方程式を解くための量子アルゴリズムを提案する。
これらの成果により、現代の技術に基づく量子アルゴリズムの実験的実装が容易になった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T14:29:39Z) - Efficient quantum algorithm for nonlinear reaction-diffusion equations
and energy estimation [5.576305273694895]
非線形偏微分方程式(PDE)の類に対する[1]に基づく効率的な量子アルゴリズムを開発する。
導関数情報を抽出するためにエンコードする量子状態を後処理することで、溶液中の平均2乗運動エネルギーを推定する方法を示す。
応用として、古典物理学における解釈を持つフィッシャー-KPP方程式とアレン-カーン方程式を考える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T18:15:32Z) - 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) - Quantum homotopy perturbation method for nonlinear dissipative ordinary
differential equations [0.25782420501870296]
我々は$n$次元非線形散逸型常微分方程式(ODE)を解くための量子アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、最高の古典的アルゴリズムや以前の量子アルゴリズムを$n$または$epsilon$で指数関数的に改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T01:34:43Z) - dNNsolve: an efficient NN-based PDE solver [62.997667081978825]
ODE/PDEを解決するためにデュアルニューラルネットワークを利用するdNNsolveを紹介します。
我々は,dNNsolveが1,2,3次元の幅広いODE/PDEを解くことができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-15T19:14:41Z) - Efficient quantum algorithm for dissipative nonlinear differential
equations [1.1988695717766686]
我々は、散逸的2次2次元常微分方程式の量子アルゴリズムを開発する。
我々のアルゴリズムは複雑性$T2 qmathrmpoly(log T, log n, log 1/epsilon)/epsilon$, ここでは$T$が進化時間、$epsilon$が許容エラー、$q$が解の崩壊を測定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-06T04:27:00Z) - Fourier Neural Operator for Parametric Partial Differential Equations [57.90284928158383]
積分カーネルを直接フーリエ空間でパラメータ化することで、新しいニューラル演算子を定式化する。
バーガースの方程式、ダーシー流、ナビエ・ストークス方程式の実験を行う。
従来のPDEソルバに比べて最大3桁高速である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-18T00:34:21Z)
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。