論文の概要: Quantum algorithms for solving a drift-diffusion equation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21221v1
• Date: Tue, 27 May 2025 14:09:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.704117
• Title: Quantum algorithms for solving a drift-diffusion equation
• Title（参考訳）: ドリフト拡散方程式の量子アルゴリズム
• Authors: Ellen Devereux, Animesh Datta,
• Abstract要約: ドリフト拡散方程式を解くための3つの量子アルゴリズムを提案する。 それらは量子線型系解法、量子ランダムウォーク、および量子フーリエ変換に依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present three quantum algorithms for solving a multi-dimensional drift-diffusion equation. They rely on a quantum linear system solver, a quantum random walk, and the quantum Fourier transform. We compare the complexities of these methods to their classical counterparts, finding that diagonalisation via the quantum Fourier transform offers a quantum computational advantage for solving linear partial differential equations at a fixed final time. We employ a multidimensional amplitude estimation process to extract the full probability distribution from the quantum computer.
• Abstract（参考訳）: 多次元ドリフト拡散方程式を解くための3つの量子アルゴリズムを提案する。 それらは量子線型系解法、量子ランダムウォーク、および量子フーリエ変換に依存している。 量子フーリエ変換による対角化は、線形偏微分方程式を一定の最終時間で解く上で、量子計算上の優位性を与える。 量子コンピュータから全確率分布を抽出するために,多次元振幅推定法を用いる。

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