論文の概要: Quantum computing of nonlinear reacting flows via the probability density function method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07918v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 14:19:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.680901
• Title: Quantum computing of nonlinear reacting flows via the probability density function method
• Title（参考訳）: 確率密度関数法による非線形反応流の量子計算
• Authors: Jizhi Zhang, Ziang Yang, Zhaoyuan Meng, Zhen Lu, Yue Yang,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、科学計算のスピードアップを約束するが、反応する流れへのその応用は非線形ソース項によって妨げられる。 これらの問題に対処するための量子フレームワークを提案する。 確率密度関数(PDF)を用いて非線形反応流支配方程式を高次元線形方程式に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.30664113525107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantum computing offers the promise of speedups for scientific computations, but its application to reacting flows is hindered by nonlinear source terms and the challenges of time-dependent simulations. We present a quantum framework to address these issues. We employ a probability density function (PDF) formulation to transform the nonlinear reacting-flow governing equations into high-dimensional linear ones. The entire temporal evolution is then solved as a single large linear system using the history state method, which avoids the measurement bottleneck of conventional time-marching schemes and fully leverages the advantages of quantum linear system algorithms. To extract the quantity of interest from the resulting quantum state, we develop an efficient algorithm to measure the statistical moments of the PDF, bypassing the need for costly full-state tomography. A computational complexity analysis indicates the potential for a near-exponential speedup over classical algorithms. We validate the framework by simulating a perfectly stirred reactor, demonstrating its capability to capture the PDF evolution and statistics of a nonlinear reactive system. This work establishes a pathway for applying quantum computing to nonlinear reacting flows.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、科学計算のスピードアップを約束するが、反応する流れへのその応用は、非線形ソース項と時間依存シミュレーションの課題によって妨げられている。 これらの問題に対処するための量子フレームワークを提案する。 確率密度関数(PDF)を用いて非線形反応流支配方程式を高次元線形方程式に変換する。 時間的進化全体は、従来の時間マーチング方式のボトルネックを回避し、量子線形系アルゴリズムの利点を完全に活用する履歴状態法を用いて、単一の大線形系として解決される。 得られた量子状態から興味の量を抽出するために,PDFの統計的モーメントを測定する効率的なアルゴリズムを開発し,高コストなフルステートトモグラフィーの必要性を回避した。 計算複雑性解析は、古典的アルゴリズムよりも指数関数的に近いスピードアップの可能性を示している。 我々は, 完全にかき混ぜられた反応器を模擬し, 非線形反応系のPDFの進化と統計を把握できることを実証し, その枠組みを検証した。 この研究は、非線形反応フローに量子コンピューティングを適用するための経路を確立する。

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