論文の概要: TrackHHL: A Quantum Computing Algorithm for Track Reconstruction at the LHCb

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11458v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 16:31:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.718262
• Title: TrackHHL: A Quantum Computing Algorithm for Track Reconstruction at the LHCb
• Title（参考訳）: TrackHHL:LHCbにおけるトラック再構成のための量子計算アルゴリズム
• Authors: Xenofon Chiotopoulos, Miriam Lucio Martinez, Davide Nicotra, Jacco A. de Vries, Kurt Driessens, Marcel Merk, Mark H. M. Winands,
• Abstract要約: 将来の高輝度LHC時代において、高エネルギー物理実験は、事象再構成のための前例のない計算課題に直面している。 本稿では,行列逆転を用いた荷電粒子軌道再構成のための新しい手法について検討する。 線形系に対するHHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)量子アルゴリズムのエクスプロイトは、古典的な入力ヒット数に対する指数的な高速化を約束している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21681971652284857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the future high-luminosity LHC era, high-energy physics experiments face unprecedented computational challenges for event reconstruction. Employing the LHCb vertex locator as a case study we investigate a novel approach for charged particle track reconstruction. The algorithm hinges on minimizing an Ising-like Hamiltonian using matrix inversion. Solving this matrix inversion classically achieves reconstruction efficiencies akin to current state-of-the-art algorithms. Exploiting the Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) quantum algorithm for linear systems holds the promise of an exponential speedup in the number of input hits over its classical counterpart, contingent on the conditions of efficient quantum phase estimation (QPE) and effectively reading out the algorithm's output. This contribution builds on previous work by Nicotra et al and strives to fulfill these conditions and further streamlines the algorithm's circuit depth by a factor up to $10^4$. Our version of the HHL algorithm restricts the QPE precision to one bit, largely reducing circuit depth and addressing HHL's readout issue. Furthermore, this allows for the implementation of a post-processing algorithm that reconstructs event Primary Vertices (PVs). The findings presented here aim to further illuminate the potential of harnessing quantum computing for the future of particle track reconstruction in high-energy physics.
• Abstract（参考訳）: 将来の高輝度LHC時代において、高エネルギー物理実験は、事象再構成のための前例のない計算課題に直面している。 LHCb vertex locatorをケーススタディとして,荷電粒子軌道再構成のための新しい手法について検討した。 このアルゴリズムは、行列逆転を用いたイジング様ハミルトニアンを最小化する。 この行列の逆転を古典的に解くことは、現在の最先端のアルゴリズムに類似した再構成効率を達成する。 線形系に対するHarrow-Hassidim-Lloyd (HHL)量子アルゴリズムのエクスプロイトは、量子位相推定(QPE)の条件に基づいてアルゴリズムの出力を効果的に読み取るという古典的な手法よりも、入力ヒット数の指数的な高速化を約束する。 この貢献はNicotraらによる以前の研究に基づいており、これらの条件を満たすために努力し、アルゴリズムの回路深さを最大10^4$まで効率化する。 我々のバージョンのHHLアルゴリズムはQPEの精度を1ビットに制限し、回路深さを大幅に減らし、HHLの読み出し問題に対処する。 さらに、イベントプライマリ・バーティクス(PV)を再構成する後処理アルゴリズムの実装も可能である。 この結果は、高エネルギー物理学における粒子軌道再構成の将来に向けて、量子コンピューティングを活用する可能性をさらに明らかにすることを目的としている。

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