論文の概要: Variational Quantum Algorithms for Particle Track Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11397v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 15:24:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.678066
• Title: Variational Quantum Algorithms for Particle Track Reconstruction
• Title（参考訳）: 粒子トラック再構成のための変分量子アルゴリズム
• Authors: Vincenzo Lipardi, Xenofon Chiotopoulos, Jacco A. de Vries, Domenica Dibenedetto, Kurt Driessens, Marcel Merk, Mark H. M. Winands,
• Abstract要約: 複数層検出システムにおける直線トラック識別のための2つの異なる定式化法について検討する。 第1のアプローチは基底状態エネルギー問題として定式化され、第2のアプローチは線形方程式のシステムとして定式化される。 そこで我々はモンテカルロ木探索に基づく量子アーキテクチャ探索法を用いて量子回路の設計を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21681971652284857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Computing is a rapidly developing field with the potential to tackle the increasing computational challenges faced in high-energy physics. In this work, we explore the potential and limitations of variational quantum algorithms in solving the particle track reconstruction problem. We present an analysis of two distinct formulations for identifying straight-line tracks in a multilayer detection system, inspired by the LHCb vertex detector. The first approach is formulated as a ground-state energy problem, while the second approach is formulated as a system of linear equations. This work addresses one of the main challenges when dealing with variational quantum algorithms on general problems, namely designing an expressive and efficient quantum ansatz working on tracking events with fixed detector geometry. For this purpose, we employed a quantum architecture search method based on Monte Carlo Tree Search to design the quantum circuits for different problem sizes. We provide experimental results to test our approach on both formulations for different problem sizes in terms of performance and computational cost.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは急速に発展する分野であり、高エネルギー物理学で直面する計算課題に対処する可能性がある。 本研究では,粒子軌道再構成問題の解法における変分量子アルゴリズムの可能性と限界について検討する。 LHCb vertex 検出器にインスパイアされた多層検出システムにおいて,直線トラックを識別するための2つの異なる定式化法について述べる。 第1のアプローチは基底状態エネルギー問題として定式化され、第2のアプローチは線形方程式のシステムとして定式化される。 この研究は、一般的な問題における変分量子アルゴリズムを扱う際の主要な課題の1つに対処する。 この目的のために,モンテカルロ木探索に基づく量子アーキテクチャ探索法を用いて,異なる問題サイズの量子回路を設計した。 性能と計算コストの面で異なる問題サイズに対する2つの定式化のアプローチをテストするための実験結果を提供する。

関連論文リスト

• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [62.46800898243033]
  量子学習理論の最近の進歩は、様々な古典的な入力によって生成された測定データから、大きな量子ビット回路の線形特性を効率的に学習できるのか? 我々は、小さな予測誤差を達成するためには、$d$で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが必要であることを証明し、それに対応する計算複雑性は、dで指数関数的にスケールする可能性がある。 そこで本研究では,古典的影と三角展開を利用したカーネルベースの手法を提案し,予測精度と計算オーバーヘッドとのトレードオフを制御可能とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Quantum computing topological invariants of two-dimensional quantum matter [0.0]
  量子コンピュータ上で2次元量子物質のチャーン数を計算するための2つの量子回路を提案する。 まず,多くの量子ビットを用い,量子回路のテンソルネットワークシミュレータを用いて解析する。 第2の回路はより少ない量子ビットを使用し、超伝導量子ビットに基づく量子コンピュータで実験的に実装する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T06:22:50Z)
• Scalable Quantum Algorithms for Noisy Quantum Computers [0.0]
  この論文は、量子計算資源の要求を減らす2つの主要な技術を開発した。 目的は、現在の量子プロセッサでアプリケーションサイズをスケールアップすることだ。 アルゴリズムの応用の主な焦点は量子システムのシミュレーションであるが、開発したサブルーチンは最適化や機械学習の分野でさらに活用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-01T19:36:35Z)
• Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
  量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。 どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。 量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
• Automated Quantum Circuit Design with Nested Monte Carlo Tree Search [3.2828784290497848]
  変分法に基づく量子アルゴリズムは、量子解を構成する最も有望な方法の1つである。 適応性と単純さにもかかわらず、スケーラビリティと適切なAnsの選択は依然として重要な課題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-01T00:30:01Z)
• Quantum algorithms for grid-based variational time evolution [36.136619420474766]
  本稿では,第1量子化における量子力学の実行のための変分量子アルゴリズムを提案する。 シミュレーションでは,従来観測されていた変動時間伝播手法の数値不安定性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-04T19:00:45Z)
• Long-Time Error-Mitigating Simulation of Open Quantum Systems on Near Term Quantum Computers [38.860468003121404]
  本研究では,最大2千個のエンタングゲートを含むディープ回路においても,ハードウェアエラーに対する堅牢性を示す量子ハードウェア上でのオープン量子システムシミュレーションについて検討する。 我々は, 無限の熱浴に結合した2つの電子系をシミュレートする: 1) 駆動電界における放散自由電子系, 2) 磁場中の単一軌道における2つの相互作用電子の熱化 - ハバード原子。 この結果から, 開放量子系シミュレーションアルゴリズムは, ノイズの多いハードウェア上で, 同様に複雑な非散逸性アルゴリズムをはるかに上回ることができることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-02T21:36:37Z)
• Adiabatic Quantum Graph Matching with Permutation Matrix Constraints [75.88678895180189]
  3次元形状と画像のマッチング問題は、NPハードな置換行列制約を持つ二次代入問題(QAP)としてしばしば定式化される。 本稿では,量子ハードウェア上での効率的な実行に適した制約のない問題として,いくつかのQAPの再構成を提案する。 提案アルゴリズムは、将来の量子コンピューティングアーキテクチャにおいて、より高次元にスケールする可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T17:59:55Z)
• Quantum Geometric Machine Learning for Quantum Circuits and Control [78.50747042819503]
  我々は、量子幾何学的制御問題に対するディープラーニングの適用をレビューし、拡張する。 量子回路合成問題における時間-最適制御の強化について述べる。 我々の研究結果は、時間-最適制御問題に対する機械学習と幾何学的手法を組み合わせた量子制御と量子情報理論の研究者にとって興味深いものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T19:12:14Z)

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。