論文の概要: A Quantum Algorithm for the Finite Element Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18150v1
- Date: Mon, 20 Oct 2025 23:00:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:12.715258
- Title: A Quantum Algorithm for the Finite Element Method
- Title(参考訳): 有限要素法の量子アルゴリズム
- Authors: Ahmad M. Alkadri, Tyler D. Kharazi, K. Birgitta Whaley, Kranthi K. Mandadapu,
- Abstract要約: 有限要素法(有限要素法)(FEM)は偏微分方程式(PDE)の解法である
有限要素法のためのフォールトトレラント時代量子アルゴリズムであるtextbfQu-FEM$を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The finite element method (FEM) is a cornerstone numerical technique for solving partial differential equations (PDEs). Here, we present $\textbf{Qu-FEM}$, a fault-tolerant era quantum algorithm for the finite element method. In contrast to other quantum PDE solvers, Qu-FEM preserves the geometric flexibility of FEM by introducing two new primitives, the unit of interaction and the local-to-global indicator matrix, which enable the assembly of global finite element arrays with a constant-size linear combination of unitaries. We study the modified Poisson equation as an elliptic problem of interest, and provide explicit circuits for Qu-FEM in Cartesian domains. For problems with constant coefficients, our algorithm admits block-encodings of global arrays that require only $\tilde{\mathcal{O}}\left(d^2 p^2 n\right)$ Clifford+$T$ gates for $d$-dimensional, order-$p$ tensor product elements on grids with $2^n$ degrees of freedom in each dimension, where $n$ is the number of qubits representing the $N=2^n$ discrete grid points. For problems with spatially varying coefficients, we perform numerical integration directly on the quantum computer to assemble global arrays and force vectors. Dirichlet boundary conditions are enforced via the method of Lagrange multipliers, eliminating the need to modify the block-encodings that emerge from the assembly procedure. This work presents a framework for extending the geometric flexibility of quantum PDE solvers while preserving the possibility of a quantum advantage.
- Abstract(参考訳): 有限要素法 (FEM) は偏微分方程式(PDE)の解法である。
ここでは、有限要素法のためのフォールトトレラント時代量子アルゴリズムである$\textbf{Qu-FEM}$を示す。
他の量子PDEソルバとは対照的に、Qu-FEMは相互作用の単位と局所-グロバル指標行列という2つの新しいプリミティブを導入することにより、FEMの幾何学的柔軟性を保っている。
改良されたポアソン方程式を興味のある楕円問題として研究し、カルテシアン領域におけるQu-FEMの明示的な回路を提供する。
定数係数を持つ問題に対して、我々のアルゴリズムは、$\tilde{\mathcal{O}}\left(d^2 p^2 n\right)$ Clifford+$T$ gates for $d$-dimensional, order-p$ tensor product elements with grids with $2^n$ degrees in each dimension, where $n$ is the number of qubits representation the $N=2^n$ cross grid points。
空間的に異なる係数の問題を解くため、量子コンピュータ上で数値積分を行い、大域配列や力ベクトルを組み立てる。
ディリクレ境界条件はラグランジュ乗算器の手法によって強制され、アセンブリ手順から現れるブロックエンコーディングを変更する必要がなくなる。
この研究は、量子優位性の可能性を維持しつつ、量子PDEソルバの幾何学的柔軟性を拡張するための枠組みを示す。
関連論文リスト
- FFT-Accelerated Auxiliary Variable MCMC for Fermionic Lattice Models: A Determinant-Free Approach with $O(N\log N)$ Complexity [52.3171766248012]
量子多体系のシミュレーションを劇的に高速化するマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムを導入する。
我々は,量子物理学のベンチマーク問題に対するアルゴリズムの有効性を検証し,既知の理論結果を正確に再現する。
我々の研究は、大規模確率的推論のための強力なツールを提供し、物理学に着想を得た生成モデルのための道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-13T07:57:21Z) - Special-Unitary Parameterization for Trainable Variational Quantum Circuits [7.2687813325879045]
SUN-VQC は、基本層が対称性制限されたリー部分群の単指数である変分回路アーキテクチャである。
本研究では, SUN-VQC が2--3$times$で収束し, 深度整合パウリ回路よりも高い最終忠実度に達することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-07T23:21:02Z) - Quantum Framework for Simulating Linear PDEs with Robin Boundary Conditions [0.6144680854063939]
一般線形偏微分方程式(PDE)を数値シミュレーションするための明示的でオラクルのない量子フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、一般的な有限差分法による離散化から始まり、結果の系をユニタリ量子進化を認めるものに変換するためにシュロディンガー化法を適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-25T14:23:38Z) - Quantum oracles for the finite element method [45.200826131319815]
本研究では,N倍の剛性および質量行列のブロックエンコーディングに使用されるオラクルの実装に必要な量子ルーチンについて検討した。
本稿では, 要素幾何学, 平方根の計算, 条件演算の実装など, 必要なオラクルを構築する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-28T14:28:31Z) - High-Entanglement Capabilities for Variational Quantum Algorithms: The Poisson Equation Case [0.07366405857677226]
本研究は、IonQ Aria量子コンピュータ機能を利用した問題解決を試みる。
本稿では,2ビットあるいは3ビットのエンタングルメントゲートに基づく離散方程式行列 (DPEM) の分解を提案し,システムサイズに関して$O(1)$の項を持つことを示した。
我々はまた、量子アンサッツのパラメータ空間を小さくし、解を見つけるのに十分な表現性を維持しながら、Globally-Entangling Ansatzを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-14T16:16:50Z) - Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks [54.177130905659155]
近年の研究では、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)がニューラルネットワークによる関数のモデル化に適した空間ではないことが示されている。
本稿では,有界ノルムを持つオーバーパラメータ化された2層ニューラルネットワークに適した関数空間について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T15:04:07Z) - Quantum Realization of the Finite Element Method [0.0]
本稿では,二階線形楕円偏微分方程式を$d$線形有限要素で離散化するための量子アルゴリズムを提案する。
この構成において重要なステップはBPXプリコンディショナーであり、線形系を十分によく調和されたものに変換する。
我々は、任意の固定次元に対して、我々の量子アルゴリズムが与えられた寛容に対する解の適切な機能を計算することができることを示す構成的証明を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T15:44:20Z) - Quantum algorithms for calculating determinant and inverse of matrix and solving linear algebraic systems [43.53835128052666]
我々は,N-1(N-1)時間行列の行列式と逆行列を計算するために,純粋に量子的な量子アルゴリズムを提案する。
基本的な考え方は、行列の各行を量子系の純粋な状態にエンコードすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T23:23:27Z) - Gradient-Free Methods for Deterministic and Stochastic Nonsmooth
Nonconvex Optimization [94.19177623349947]
非滑らかな非最適化問題は、機械学習とビジネス製造に現れる。
2つのコア課題は、有限収束を保証する効率的な方法の開発を妨げる。
GFMとSGFMの2相版も提案され, 改良された大規模評価結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-12T06:53:24Z) - Big-Step-Little-Step: Efficient Gradient Methods for Objectives with
Multiple Scales [45.994415581007054]
関数 $f : mathbbRd rightarrow mathbbR$ の最小化は、未知の非相互作用な滑らかで凸な函数の和として暗黙的に分解可能である。
そこで我々は,多種多様な条件の最適化問題を効率的に解くために,勾配に基づく新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-04T20:09:12Z)
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。