論文の概要: Quantum remeshing and efficient encoding for fracture mechanics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14746v1
- Date: Thu, 16 Oct 2025 14:50:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.907404
- Title: Quantum remeshing and efficient encoding for fracture mechanics
- Title（参考訳）: 破壊力学のための量子リメッシングと効率的な符号化
- Authors: Ulysse Remond, Pierre-Emmanuel Emeriau, Liam Lysaght, Jean Ruel, Joseph Mikael, Kyryl Kazymyrenko,
- Abstract要約: 本稿では, ひび割れ開きシミュレーションに特化して, 構造力学問題に対する変分量子アルゴリズムを提案する。
提案手法は,パラメタライズド量子回路を実装することで,関連する2次元ケースに対する代替ソリューションを提供する。
提案手法は,Quandelaのフォトニック量子プロセッサAscellaで実験的に検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5541644538483946
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a variational quantum algorithm for structural mechanical problems, specifically addressing crack opening simulations that traditionally require extensive computational resources. Our approach provides an alternative solution for a relevant 2D case by implementing a parametrized quantum circuit that stores nodal displacements as quantum amplitudes and efficiently extracts critical observables. The algorithm achieves optimal nodal displacements by minimizing the elastic energy obtained from finite element method. The energy is computed with only a polylogarithmic number of measurements. Extracting relevant scalar observables such as the stress intensity factor is then done efficiently on the converged solution. To validate the scalability of our approach, we develop a warm start strategy based on a remeshing technique that uses coarse solutions to circumvent barren plateaus in the optimization landscape of the more refined problems. Our method has been experimentally validated on Quandela's photonic quantum processor Ascella and comprehensive numerical simulations demonstrate its scalability across increasingly complex quantum systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 従来の計算資源を必要とするクラック開裂シミュレーションに対処する, 構造力学問題に対する変分量子アルゴリズムを提案する。
本手法は, 能動変位を量子振幅として記憶し, 臨界可観測物を効率的に抽出するパラメトリゼーション量子回路を実装することにより, 関連する2次元ケースに対する代替解を提供する。
このアルゴリズムは有限要素法から得られる弾性エネルギーを最小化することにより最適な結節変位を実現する。
エネルギーは多対数で計算される。
次に、応力強度係数などの関連するスカラー観測物を抽出し、収束した溶液上で効率的に行う。
提案手法のスケーラビリティを検証するため,より洗練された問題の最適化環境において,粗い解を用いてバレン高原を回避し,温かいスタート戦略を開発する。
この手法はクアンデルラのフォトニック量子プロセッサ Ascella で実験的に検証され、より複雑な量子系にまたがるスケーラビリティを示す包括的な数値シミュレーションを行った。
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