論文の概要: Quantum-assisted tracer dispersion in turbulent shear flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14586v1
- Date: Tue, 17 Jun 2025 14:43:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.529261
- Title: Quantum-assisted tracer dispersion in turbulent shear flow
- Title(参考訳): 乱流せん断流れにおける量子支援トレーサ分散
- Authors: Julia Ingelmann, Fabian Schindler, Jörg Schumacher,
- Abstract要約: 乱流中のラグランジアントレーサ粒子の合成トラックに対する量子支援型生成アルゴリズムを提案する。
結合せん断確率密度関数の生成は、20量子ビットのIQM共振量子コンピューティングプラットフォームである実量子デバイス上で、最大10量子ビットの場合にもテストされる。
- 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 a quantum-assisted generative algorithm for synthetic tracks of Lagrangian tracer particles in a turbulent shear flow. The parallelism and sampling properties of quantum algorithms are used to build and optimize a parametric quantum circuit, which generates a quantum state that corresponds to the joint probability density function of the classical turbulent velocity components, p(u_1^{\prime}, u_2^{\prime}, u_3^{\prime}). Velocity samples are drawn by one-shot measurements on the quantum circuit. The hybrid quantum-classical algorithm is validated with two classical methods, a standard stochastic Lagrangian model and a classical sampling scheme in the form of a Markov-chain Monte Carlo approach. We consider a homogeneous turbulent shear flow with a constant shear rate S as a proof of concept for which the velocity fluctuations are Gaussian. The generation of the joint probability density function is also tested on a real quantum device, the 20-qubit IQM Resonance quantum computing platform for cases of up to 10 qubits. Our study paves the way to applications of Lagrangian small-scale parameterizations of turbulent transport in complex turbulent flows by quantum computers.
- Abstract(参考訳): 乱流中のラグランジアントレーサ粒子の合成トラックに対する量子支援型生成アルゴリズムを提案する。
量子アルゴリズムの並列性とサンプリング特性は、古典的な乱流速度成分p(u_1^{\prime}, u_2^{\prime}, u_3^{\prime})の結合確率密度関数に対応する量子状態を生成するパラメトリック量子回路の構築と最適化に使用される。
速度サンプルは量子回路上のワンショット測定によって描画される。
ハイブリッド量子古典アルゴリズムは、標準的な確率ラグランジアンモデルとマルコフ連鎖モンテカルロアプローチの形式で古典的なサンプリングスキームの2つの古典的手法で検証される。
一定のせん断速度 S を持つ等質乱流せん断流れを,速度変動がガウス的となる概念の証明と考える。
結合確率密度関数の生成は、最大10キュービットのケースに対して、20キュービットのIQM共鳴量子コンピューティングプラットフォームである実量子デバイス上でもテストされる。
本研究は, 量子コンピュータによる複雑な乱流中における乱流輸送の小さなパラメータ化の応用への道を探るものである。
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