論文の概要: Real and Fourier space readout methods: Comparison of complexity and applications to CFD problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20017v1
- Date: Tue, 25 Nov 2025 07:37:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.340253
- Title: Real and Fourier space readout methods: Comparison of complexity and applications to CFD problems
- Title（参考訳）: 実空間とフーリエ空間の読み出し法:複雑性とCFD問題への応用の比較
- Authors: Xinchi Huang, Hirofumi Nishi, Yoshifumi Kawada, Tomofumi Zushi, Yu-ichiro Matsushita,
- Abstract要約: 本稿では,実空間とフーリエ空間における複数の効率的な読み出し手法を提案し,比較する。
本稿では2次元バーガー方程式を線形化の高価な戦略を使わずに効率的に解けることを示す。
これは、中期量子デバイスにおける実用的な応用の潜在的な量子アドバンテージを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing is a promising technology that accelerates the partial differential equations solver for practical problems. The reconstruction of solutions (i.e., the readout of quantum states) remains a crucial problem, although numerous efficient quantum algorithms have been proposed. In this paper, we propose and compare several efficient readout methods in the real and the Fourier space. The Fourier space readout (FSR) and the proposed approximate real space readout (ARSR) methods are currently the most efficient and practical ones for the purpose of reconstructing continuous real-valued functions. In contrast, the quantum amplitude estimation (QAE) based methods (especially in the Fourier space) are favorable for mid-term/far-term quantum devices. Besides, we apply the methods for benchmark solutions in computational fluid dynamics (CFD) and demonstrate great improvements compared to the conventional sampling method for large grid numbers. Equipped with efficient readout methods, we further show that a 2D Burgers' equation can be solved efficiently without using the expensive strategy of linearization. It suggests the potential quantum advantages for some practical applications on mid-term quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、実用的な問題に対する偏微分方程式解法を加速する有望な技術である。
解の再構成(すなわち量子状態の読み出し)は依然として重要な問題であるが、多くの効率的な量子アルゴリズムが提案されている。
本稿では,実空間とフーリエ空間における複数の効率的な読み出し手法を提案し,比較する。
フーリエ空間読み出し法(FSR)と提案した近似実空間読み出し法(ARSR)は、現在、連続実数値関数の再構成のために最も効率的かつ実用的な方法である。
対照的に、量子振幅推定(QAE)に基づく手法(特にフーリエ空間)は、中期・長期の量子デバイスに好適である。
さらに,計算流体力学(CFD)におけるベンチマーク手法を適用し,従来の大規模グリッド数サンプリング法と比較して大きな改善点を示した。
さらに, 2次元バーガー方程式を線形化の高価な戦略を使わずに効率的に解けることを示す。
これは、中期量子デバイスにおける実用的な応用の潜在的な量子アドバンテージを示唆している。
関連論文リスト
- Quantum Approximate Optimization Algorithm for MIMO with Quantized b-bit Beamforming [47.98440449939344]
多重入力多重出力(MIMO)は6G通信において重要であり、スペクトル効率と信頼性の向上を提供する。
本稿では、送信機と受信機の両方でbビット量子化位相シフト器の問題に対処するために、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)と交互最適化を適用することを検討する。
この量子化ビームフォーミング問題の構造はQAOAのようなハイブリッド古典的手法と自然に一致し、ビームフォーミングで使われる位相シフトは量子回路の回転ゲートに直接マッピングできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-07T17:53:02Z) - Practical Application of the Quantum Carleman Lattice Boltzmann Method in Industrial CFD Simulations [44.99833362998488]
この研究は、格子ボルツマン法(LBM)に基づくCFDへのハイブリッド量子古典的アプローチの実用的な数値評価を提示する。
本手法は, 異なる境界条件, 周期性, バウンスバック, 移動壁を有する3つのベンチマークケースで評価した。
提案手法の有効性を検証し,10～3ドル程度の誤差忠実度と,実際の量子状態サンプリングに十分な確率を達成できた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-17T15:41:48Z) - Optimization by Decoded Quantum Interferometry [38.063836468778895]
Decoded Quantum Interferometry (DQI) は、量子フーリエ変換を用いて、復号化問題に対する最適化問題を削減する量子アルゴリズムである。
有限体上の最適適合を近似するために、DQIは既知の古典的アルゴリズムよりも超多項式的なスピードアップを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-15T17:47:42Z) - Compact quantum algorithms for time-dependent differential equations [0.0]
我々は、ユニタリの線形結合に基づくアイデアに基づいて、非ユニタリで非エルミート量子系をシミュレートする。
我々は,行列ベクトル乗算と行列逆演算を効率的に行うハイブリッド量子古典アルゴリズムを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-16T02:14:58Z) - Surrogate optimization of variational quantum circuits [1.0546736060336612]
変分量子固有解法は、多くの応用に影響を及ぼすことのできる短期的アルゴリズムとして評価される。
収束性を改善するアルゴリズムや手法を見つけることは、VQEの短期ハードウェアの能力を加速するために重要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T18:00:00Z) - A multiple-circuit approach to quantum resource reduction with application to the quantum lattice Boltzmann method [39.671915199737846]
量子格子ボルツマン法(QLBM)における非圧縮性ナビエ-ストークス方程式の多重回路アルゴリズムを提案する。
提案法は2次元蓋駆動キャビティフローに対して検証および実証を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-20T15:32:01Z) - Hybrid quantum-classical and quantum-inspired classical algorithms for
solving banded circulant linear systems [0.8192907805418583]
帯状循環系に対する量子状態の組み合わせの凸最適化に基づく効率的なアルゴリズムを提案する。
帯状循環行列を巡回置換に分解することにより, 量子状態の組み合わせによる近似解を$K$とする。
我々は,従来のシミュレーションと実際のIBM量子コンピュータ実装を用いて本手法を検証し,熱伝達などの物理問題への適用性を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-20T16:27:16Z) - D4FT: A Deep Learning Approach to Kohn-Sham Density Functional Theory [79.50644650795012]
コーンシャム密度汎関数論(KS-DFT)を解くための深層学習手法を提案する。
このような手法はSCF法と同じ表現性を持つが,計算複雑性は低下する。
さらに,本手法により,より複雑なニューラルベース波動関数の探索が可能となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-01T10:38:10Z) - Efficient estimation of trainability for variational quantum circuits [43.028111013960206]
変動量子回路のコスト関数とその分散を効率よく計算する方法を見出した。
この方法は、変分量子回路のトレーニング容易性を証明し、バレンプラトー問題を克服できる設計戦略を探索するために用いられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-09T14:05:18Z)
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。