論文の概要: Multi-Partitioned Meshfree Quantum Finite Particle Method: A Hybrid Quantum Framework for Fluid Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11276v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 13:59:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.00886
• Title: Multi-Partitioned Meshfree Quantum Finite Particle Method: A Hybrid Quantum Framework for Fluid Flow
• Title（参考訳）: マルチパーティショニングメッシュフリー量子有限粒子法:流体流動のためのハイブリッド量子フレームワーク
• Authors: Yudong Li, Wenkui Shi, Yan Li, Chunfa Wang, Ling Tao, Zhuojia Fu, Moubin Liu, Zhiqiang Feng,
• Abstract要約: 本研究では、量子コンピューティングパラダイムとメッシュフリー有限粒子法を統合する量子古典ハイブリッドフレームワークを構築した。 量子重ね合わせと絡み合いを利用して、臨界計算カーネルをハイブリダイズした。 粒子力学の線形結合をハイブリダイズするために量子コンピューティングを統合することは、有効な高性能コンピューティングパラダイムであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.857420815948075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study established a quantum-classical hybrid framework that integrates quantum computing paradigm with meshfree finite particle method. By harnessing quantum superposition and entanglement, it hybridized the critical computational kernels (termed as quantum finite particle method). A resource-efficient quantum computational strategy on multi-partitioned zones was proposed, which leverages a fixed small-scale quantum circuit as a fundamental processing unit to handle inner product for arbitrarily sized arrays. This approach employs iterative nesting of the quantum-core operation to accommodate varying input dimensions while maintaining hardware feasibility throughout. Motivated with developed quantum framework, the novel numerical discretization for hybrid quantum computational particle dynamics can be derived commonly and applied in fluid flows. Through a sequence of numerical experiments purposefully, the proposed numerical model was thoroughly validated and analyzed. Results demonstrate that integrating quantum computing to hybridize conventional linear combinations of particle dynamics serves as an effective high performance computing paradigm. By further extending into the numerical investigation of viscoelastic, highly elastic, and purely elastic fluids under high Weissenberg number conditions, the applicability of quantum-hybrid framework is significantly broadened. These advances provide critical insights facilitating the transition of quantum-enhanced fluid simulation toward practical engineering applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、量子コンピューティングパラダイムとメッシュフリー有限粒子法を統合する量子古典ハイブリッドフレームワークを構築した。 量子重ね合わせと絡み合いを利用して、臨界計算カーネル(量子有限粒子法)をハイブリダイズした。 固定小スケールの量子回路を基本処理単位として利用し、任意サイズの配列に対して内部積を扱う、資源効率のよいマルチパーティショニングゾーンの量子計算戦略を提案した。 このアプローチでは、ハードウェアの実現可能性を維持しながら、様々な入力次元に対応するために、量子コア演算を反復ネストする。 発達した量子フレームワークによって動機付けられた、ハイブリッド量子量子量子粒子力学のための新しい数値離散化は、一般に導出され、流体の流れに適用できる。 数値実験の行程を通じて,提案した数値モデルを徹底的に検証し,解析した。 粒子力学の線形結合をハイブリダイズするために量子コンピューティングを統合することは、有効な高性能コンピューティングパラダイムであることを示す。 高ワイゼンバーグ数条件下での粘弾性、高弾性、純弾性流体の数値的な研究をさらに進めることで、量子ハイブリッドフレームワークの適用性は著しく拡大される。 これらの進歩は、量子エンハンス流体シミュレーションの実践的な工学的応用への移行を促進する重要な洞察を与える。

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