論文の概要: Practical Application of the Quantum Carleman Lattice Boltzmann Method in Industrial CFD Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13033v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 15:41:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:35:11.795019
• Title: Practical Application of the Quantum Carleman Lattice Boltzmann Method in Industrial CFD Simulations
• Title（参考訳）: 量子カルマン格子ボルツマン法の産業CFDシミュレーションへの応用
• Authors: Francesco Turro, Alessandra Lignarolo, Daniele Dragoni,
• Abstract要約: この研究は、格子ボルツマン法(LBM)に基づくCFDへのハイブリッド量子古典的アプローチの実用的な数値評価を提示する。 本手法は, 異なる境界条件, 周期性, バウンスバック, 移動壁を有する3つのベンチマークケースで評価した。 提案手法の有効性を検証し,10～3ドル程度の誤差忠実度と,実際の量子状態サンプリングに十分な確率を達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License:
• Abstract: Computational Fluid Dynamics simulations are crucial in industrial applications but require extensive computational resources, particularly for extreme turbulent regimes. While classical digital approaches remain the standard, quantum computing promises a breakthrough by enabling a more efficient encoding of large-scale simulations with a limited number of qubits. This work presents a practical numerical assessment of a hybrid quantum-classical approach to CFD based on the Lattice Boltzmann Method (LBM). The inherently non-linear LBM equations are linearized via a Carleman expansion and solved using the quantum Harrow Hassidim Lloyd algorithm (HHL). We evaluate this method on three benchmark cases featuring different boundary conditions, periodic, bounceback, and moving wall, using statevector emulation on high-performance computing resources. Our results confirm the validity of the approach, achieving median error fidelities on the order of $10^{-3}$ and success probabilities sufficient for practical quantum state sampling. Notably, the spectral properties of small lattice systems closely approximate those of larger ones, suggesting a pathway to mitigate one of HHL's bottlenecks: eigenvalue pre-evaluation.
• Abstract（参考訳）: 計算流体力学シミュレーションは産業応用において重要であるが、特に極端な乱流状態において広範な計算資源を必要とする。 古典的なデジタルアプローチは標準のままだが、量子コンピューティングは量子ビット数に制限のある大規模シミュレーションのより効率的な符号化を可能にすることでブレークスルーを約束している。 本研究では、格子ボルツマン法(LBM)に基づくCFDへのハイブリッド量子古典的アプローチの実用的な数値評価を行う。 本質的に非線形 LBM 方程式はカールマン展開によって線形化され、量子ハロー・ハシディム・ロイドアルゴリズム (HHL) を用いて解かれる。 本研究では, 状態ベクトルエミュレーションを用いて, 異なる境界条件, 周期性, バウンスバック, 移動壁を有する3つのベンチマークケースについて評価を行った。 提案手法の有効性を検証し, 実効量子状態サンプリングに十分な10^{-3}$および成功確率に基づいて, 中央値の誤差忠実度を達成した。 特に、小さな格子系のスペクトル特性はより大きい格子のスペクトルを近似し、HHLのボトルネックの1つ、固有値事前評価を緩和する経路を示唆している。

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