論文の概要: Introducing Quantum Computing into Statistical Physics: Random Walks and the Ising Model with Qiskit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03696v1
• Date: Wed, 05 Nov 2025 18:23:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.518653
• Title: Introducing Quantum Computing into Statistical Physics: Random Walks and the Ising Model with Qiskit
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングを統計物理学に導入する:ランダムウォークとising Model with Qiskit
• Authors: Zihan Li, Dan A. Mazilu, Irina Mazilu,
• Abstract要約: 本稿では、Qiskitを用いた量子コンピューティングを学部カリキュラムに組み込む2つの教室対応モジュールについて述べる。 関係する量子回路の概要,サンプルコードと学生活動の提供,統計物理学への学生の関与を高めるためにそれぞれの例をどのように利用できるかについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.521710706476808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing offers a powerful new perspective on probabilistic and collective behaviors traditionally taught in statistical physics. This paper presents two classroom-ready modules that integrate quantum computing into the undergraduate curriculum using Qiskit: the quantum random walk and the Ising model. Both modules allow students to simulate and contrast classical and quantum systems, deepening their understanding of concepts such as superposition, interference, and statistical distributions. We outline the quantum circuits involved, provide sample code and student activities, and discuss how each example can be used to enhance student engagement with statistical physics. These modules are suitable for integration into courses in statistical mechanics, modern physics, or as part of an introductory unit on quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、伝統的に統計物理学で教えられた確率的および集合的挙動に関する強力な新しい視点を提供する。 本稿では,量子ランダムウォークとイジングモデルという,量子コンピューティングを学部カリキュラムに統合する2つの教室対応モジュールについて述べる。 両方のモジュールは古典的および量子システムのシミュレーションとコントラストを可能にし、重ね合わせ、干渉、統計分布といった概念の理解を深める。 関係する量子回路の概要,サンプルコードと学生活動の提供,統計物理学への学生の関与を高めるためにそれぞれの例をどのように利用できるかについて議論する。 これらのモジュールは、統計力学、現代物理学、または量子コンピューティングの入門単位の一部としてのコースに統合するのに適している。

関連論文リスト

• Quantum-enhanced Computer Vision: Going Beyond Classical Algorithms [50.573955644831386]
  QeCV(Quantum-enhanced Computer Vision)は、コンピュータビジョン、機械学習、量子コンピューティングの交差点における新しい研究分野である。 量子コンピューティングの助けを借りて、視覚信号の処理や解釈の仕方を変える可能性が高い。 本調査はQeCVに関する既存の文献に貢献し,本研究分野の総合的なレビューを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-08T17:59:51Z)
• The QUATRO Application Suite: Quantum Computing for Models of Human Cognition [49.038807589598285]
  量子コンピューティング研究のための新しい種類のアプリケーション -- 計算認知モデリング -- をアンロックします。 我々は、認知モデルから量子コンピューティングアプリケーションのコレクションであるQUATROをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T17:34:53Z)
• 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)
• A Quantum-Classical Model of Brain Dynamics [62.997667081978825]
  混合ワイル記号は、脳の過程を顕微鏡レベルで記述するために用いられる。 プロセスに関与する電磁場とフォノンモードは古典的または半古典的に扱われる。 ゼロ点量子効果は、各フィールドモードの温度を制御することで数値シミュレーションに組み込むことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T15:16:21Z)
• Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
  古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。 量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-04T23:37:45Z)
• Kernel-based quantum regressor models learn non-Markovianity [0.0]
  カーネルベースの量子機械学習モデルはパラダイム的な例である。 カーネルが手元にある場合、学習プロセスには通常の機械学習モデルが使用される。 我々のモデルは、完全に古典的なモデルに匹敵する正確な予測を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T15:36:15Z)
• Scalable Simulation of Quantum Measurement Process with Quantum Computers [13.14263204660076]
  量子計測過程をエミュレートする量子ビットモデルを提案する。 1つのモデルは単一光子検出によって動機付けされ、もう1つはスピン測定によって動機付けされる。 我々はSchr"odinger cat-like状態を生成し、それに対応する量子回路を明示的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T14:21:43Z)
• An Introduction to Quantum Computing for Statisticians [2.3757641219977392]
  量子コンピューティングは、私たちの生き方や世界を理解する方法に革命をもたらす可能性がある。 このレビューは、統計学とデータ分析の応用に焦点を当てた、量子コンピューティングへのアクセシビリティな導入を提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T12:08:28Z)
• Generative Quantum Machine Learning [0.0]
  この論文の目的は、新しい生成量子機械学習アルゴリズムを開発することである。 本稿では,パラメータ化量子回路で実現可能な量子生成逆数ネットワークと量子ボルツマンマシンの実装を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-24T19:00:21Z)
• Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。 本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z)
• Quantum Computing: an undergraduate approach using Qiskit [0.0]
  量子コンピューティングを教えるためのQuantum Information Software Developer Kit - Qiskitを紹介します。 我々は、一般的なラップトップやデスクトップコンピュータ上でのプログラムの構築と、実際の量子プロセッサ上での実行に重点を置いている。 コードはテキスト全体に公開されており、科学計算の経験がほとんどない読者でもそれを再現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T18:19:23Z)

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。