論文の概要: Modeling Noise in Quantum Computing of Scalar Convection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22559v1
• Date: Sat, 27 Dec 2025 11:13:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.111915
• Title: Modeling Noise in Quantum Computing of Scalar Convection
• Title（参考訳）: スカラー対流の量子計算におけるノイズのモデル化
• Authors: Jiahua Yang, Zhen Lu, Yue Yang,
• Abstract要約: 一次元対流の量子シミュレーションにおけるゲートノイズの影響について検討する。 我々は、スペクトル減衰を予測するために、計算基底状態間のハミング距離に基づく理論遷移行列を導出する。 データ駆動スパース回帰を用いて、実効偏微分方程式における量子ノイズは、主に人工拡散や非線形ソース項として現れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.340432789980407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantum computing holds potential for accelerating the simulation of fluid dynamics. However, hardware noise in the noisy intermediate-scale quantum era significantly distorts simulation accuracy. Although error magnitudes are frequently quantified, the specific physical effects of quantum noise on flow simulation results remain largely uncharacterized. We investigate the influence of gate noise on the quantum simulation of one-dimensional scalar convection. By employing a quantum spectral algorithm where ideal time advancement affects only Fourier phases, we isolate and analyze noise-induced artifacts in spectral magnitudes. We derive a theoretical transition matrix based on Hamming distances between computational basis states to predict spectral decay, and then validate this model against density-matrix simulations and experiments on a superconducting quantum processor. Furthermore, using data-driven sparse regression, we demonstrate that quantum noise manifests in the effective partial differential equation primarily as artificial diffusion and nonlinear source terms. These findings suggest that quantum errors can be modeled as deterministic physical terms rather than purely stochastic perturbations.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは流体力学のシミュレーションを加速させる可能性を持っている。 しかし、ノイズの多い中間スケール量子時代のハードウェアノイズは、シミュレーションの精度を著しく歪ませる。 誤差の等級は頻繁に定量化されるが、流れのシミュレーション結果に対する量子ノイズの特定の物理的効果は、ほとんど変化しないままである。 一次元スカラー対流の量子シミュレーションにおけるゲートノイズの影響について検討する。 理想的な時間進行がフーリエ位相のみに影響を与える量子スペクトルアルゴリズムを用いることで、スペクトル等級でノイズ誘起アーティファクトを分離・解析する。 計算基底状態間のハミング距離に基づいて理論遷移行列を導出し、スペクトル減衰を予測し、このモデルを密度行列シミュレーションや超伝導量子プロセッサの実験に対して検証する。 さらに、データ駆動スパース回帰を用いて、量子ノイズは、主に人工拡散や非線形ソース項として有効偏微分方程式に現れることを示した。 これらの結果は、量子誤差が純粋に確率的摂動ではなく、決定論的物理項としてモデル化できることを示唆している。

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