論文の概要: Quantum-Circuit-Based Visual Fractal Image Generation in Qiskit and Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18835v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 09:14:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.775291
• Title: Quantum-Circuit-Based Visual Fractal Image Generation in Qiskit and Analytics
• Title（参考訳）: Qiskitにおける量子回路に基づく視覚フラクタル画像生成と解析
• Authors: Hillol Biswas,
• Abstract要約: 量子系では、確率密度または波動関数は様々なエネルギーまたは長さスケールで繰り返し干渉パターンを示すことがある。 本稿では、量子回路の構築と組み合わせたアプローチを用いて、Juliaデータセットの生成について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As nature is ascribed as quantum, the fractals also pose some intriguing appearance which is found in many micro and macro observable entities or phenomena. Fractals show self-similarity across sizes; structures that resemble the entire are revealed when zoomed in. In Quantum systems, the probability density or wavefunction may exhibit recurring interference patterns at various energy or length scales. Fractals are produced by basic iterative rules (such as Mandelbrot or Julia sets), and they provide limitless complexity. Despite its simplicity, the Schr\"odinger equation in quantum mechanics produces incredibly intricate patterns of interference and entanglement, particularly in chaotic quantum systems. Quantum computing, the root where lies to the using the principles of quantum-mechanical phenomenon, when applied in fractal image generation, what outcomes are expected? The paper outlines the generation of a Julia set dataset using an approach coupled with building quantum circuit, highlighting the concepts of superposition, randomness, and entanglement as foundational elements to manipulate the generated dataset patterns. As Quantum computing is finding many application areas, the possibility of using quantum circuits for fractal Julia image generation posits a unique direction of future research where it can be applied to quantum generative arts across various ecosystems with a customised approach, such as producing an exciting landscape based on a quantum art theme.
• Abstract（参考訳）: 自然は量子として説明されるので、フラクタルは多くのミクロやマクロの観測可能な物質や現象で見られる興味深い外観も引き起こす。 フラクタルはサイズによって自己相似性を示し、ズームインすると全体に似た構造が明らかになる。 量子系では、確率密度または波動関数は様々なエネルギーまたは長さスケールで繰り返し干渉パターンを示すことがある。 フラクタルは基本的な反復規則(マンデルブロットやジュリア集合など)によって生成され、無限の複雑さを提供する。 その単純さにもかかわらず、量子力学におけるシュリンガー方程式は、特にカオス量子系において、非常に複雑な干渉と絡み合いのパターンを生み出す。 量子コンピューティングは、量子力学現象の原理を用いて、フラクタル画像生成に適用した場合、どのような結果が期待できるのか? 本稿では、量子回路の構築と組み合わせたアプローチを用いて、Juliaデータセットの生成を概説し、生成したデータセットパターンを操作するための基礎要素として重ね合わせ、ランダム性、絡み合いの概念を強調した。 量子コンピューティングは多くの応用分野を見つけつつあるので、フラクタルジュリア画像生成に量子回路を使用する可能性は、量子アートのテーマに基づいたエキサイティングな風景を作り出すなど、カスタマイズされたアプローチで、様々なエコシステムにわたる量子生成芸術に適用できる未来の研究のユニークな方向を示す。

関連論文リスト

• Efficient Quantum Pseudorandomness from Hamiltonian Phase States [41.94295877935867]
  我々は、ハミルトニアン相状態(HPS)問題と呼ばれる量子硬度仮定を導入する。 我々は、我々の仮定が少なくとも完全に量子的であることを示し、すなわち片方向関数を構成するのに使用できない。 仮定とその変形により、多くの擬似ランダム量子プリミティブを効率的に構築できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T16:10:10Z)
• Hidden tensor structures [0.0]
  単一の量子力学系は、無限に多くの隠れテンソルのような構造を持つ。 これらの隠れた構造は、よく知られた理論的な構成の根本にある。 議論された構造は、なぜ古典的なアナログ回路デバイスで量子コンピュータをエミュレートできるのかを説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-08T12:08:15Z)
• Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
  本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。 我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。 これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
• The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep Learning [84.33745072274942]
  線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。 ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T17:24:29Z)
• Imaginary Time Propagation on a Quantum Chip [50.591267188664666]
  想像時間における進化は、量子多体系の基底状態を見つけるための顕著な技術である。 本稿では,量子コンピュータ上での仮想時間伝搬を実現するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T12:48:00Z)
• Experimental Quantum Generative Adversarial Networks for Image Generation [93.06926114985761]
  超伝導量子プロセッサを用いた実世界の手書き桁画像の学習と生成を実験的に行う。 我々の研究は、短期量子デバイス上での高度な量子生成モデル開発のためのガイダンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T06:57:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。