Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum-Assisted Learning of Time-Dependent Parabolic PDEs

論文の概要: Quantum-Assisted Learning of Time-Dependent Parabolic PDEs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17553v1
Date: Sun, 24 Aug 2025 23:29:24 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.580937
Title: Quantum-Assisted Learning of Time-Dependent Parabolic PDEs
Title（参考訳）: 時間依存パラボリックPDEの量子支援学習
Authors: Nahid Binandeh Dehaghani, Ban Tran, A. Pedro Aguiar, Rafal Wisniewski, Susan Mengel,
Abstract要約: 一般時間依存偏微分方程式を解くためのハイブリッド量子古典的枠組みを提案する。 QNNアプローチに基づいて、この手法は放物型PDEに広く適用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7887197093662073
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a hybrid quantum-classical framework for solving general time-dependent parabolic partial differential equations (PDEs) using quantum variational circuits. Building on the QPINN approach, this method applies broadly to parabolic PDEs. To demonstrate its effectiveness, we focus on the 1D and 2D heat equations as representative examples and analyze its performance under constrained quantum resources. Our results show that the framework can accurately capture spatiotemporal dynamics, offering a promising direction for quantum-assisted scientific computing.
Abstract（参考訳）: 本稿では、量子変動回路を用いた一般時依存放物偏微分方程式(PDE)を解くためのハイブリッド量子古典的枠組みを提案する。 QPINNアプローチに基づいて、この手法は放物型PDEに広く適用される。その有効性を示すために, 代表的な例として1次元および2次元熱方程式に着目し, 制約量子資源下での性能解析を行った。その結果,このフレームワークは時空間力学を正確に捉えることができ,量子支援科学計算に有望な方向を提供することがわかった。

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