論文の概要: A Hybrid Quantum-Classical Particle-in-Cell Method for Plasma Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09260v1
• Date: Wed, 14 May 2025 10:19:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.415512
• Title: A Hybrid Quantum-Classical Particle-in-Cell Method for Plasma Simulations
• Title（参考訳）: プラズマシミュレーションのためのハイブリッド量子古典粒子インセル法
• Authors: Pratibha Raghupati Hegde, Paolo Marcandelli, Yuanchun He, Luca Pennati, Jeremy J. Williams, Ivy Peng, Stefano Markidis,
• Abstract要約: 古典量子ニューラルネット(HNN)を用いた量子コンピュータシミュレータ上での静電場ポアソン解法の実装 HNNは古典的なPICシミュレーションの結果に基づいて訓練され、ペニーレーン量子シミュレータを用いて実行される。 プラズマ物理の標準ベンチマークである2ストリーム不安定性に対して、ハイブリッド量子古典静電PICを試験する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0243676839636593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a hybrid quantum-classical electrostatic Particle-in-Cell (PIC) method, where the electrostatic field Poisson solver is implemented on a quantum computer simulator using a hybrid classical-quantum Neural Network (HNN) using data-driven and physics-informed learning approaches. The HNN is trained on classical PIC simulation results and executed via a PennyLane quantum simulator. The remaining computational steps, including particle motion and field interpolation, are performed on a classical system. To evaluate the accuracy and computational cost of this hybrid approach, we test the hybrid quantum-classical electrostatic PIC against the two-stream instability, a standard benchmark in plasma physics. Our results show that the quantum Poisson solver achieves comparable accuracy to classical methods. It also provides insights into the feasibility of using quantum computing and HNNs for plasma simulations. We also discuss the computational overhead associated with current quantum computer simulators, showing the challenges and potential advantages of hybrid quantum-classical numerical methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,HNN(Hybrid classical-quantum Neural Network)を用いて,静電場ポアソン解法を量子コンピュータシミュレータ上で実装するPIC法を提案する。 HNNは古典的なPICシミュレーションの結果に基づいて訓練され、ペニーレーン量子シミュレータを用いて実行される。 粒子運動や場の補間を含む残りの計算ステップは古典的なシステム上で実行される。 このハイブリッドアプローチの精度と計算コストを評価するため、プラズマ物理学の標準ベンチマークである2ストリーム不安定性に対して、ハイブリッド量子古典静電PICを試験した。 この結果から,量子ポアソン解法は古典的手法に匹敵する精度が得られた。 また、プラズマシミュレーションに量子コンピューティングとHNNを使用することの実現可能性に関する洞察も提供する。 また、現在の量子コンピュータシミュレータに関連する計算オーバーヘッドについても論じ、ハイブリッド量子古典数値法の課題と潜在的な利点を示す。

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