論文の概要: Towards Quantum Machine Learning of Lattice Boltzmann Collision Operators for Fluid Dynamic Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23991v1
• Date: Tue, 30 Dec 2025 05:15:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.287124
• Title: Towards Quantum Machine Learning of Lattice Boltzmann Collision Operators for Fluid Dynamic Simulations
• Title（参考訳）: 流体力学シミュレーションのための格子ボルツマン衝突演算子の量子機械学習に向けて
• Authors: Wael Itani, Katepalli R. Sreenivasan,
• Abstract要約: 修正された振幅エンコーディングを使用して、すべてのステップで古典的な処理を必要とする再正規化を回避します。 本稿では, 格子ボルツマン対称性の量子回路へのハードスイッチングについて述べるとともに, キャビティフローの特定の場合において, 非線形系の近似は低速度に限定されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We attempt the use of a unitary operator to approximate the lattice Boltzmann collision operator. We use a modified amplitude encoding to bypass the renormalization that would have required classical processing at every step (thus eroding any quantum advantage to be had). We describe the hard-wiring of the lattice Boltzmann symmetries into the quantum circuit and show that, for the specific case of the cavity flow, approximating the nonlinear system is limited to low velocities. These findings may help us understand better the possibilities of nonlinear simulations on a quantum computer, and also pave the way for a discussion on how quantum machine learning might be harnessed to address more complex problems.
• Abstract（参考訳）: 我々は、格子ボルツマン衝突作用素を近似するためにユニタリ作用素を使おうとする。 修正された振幅エンコーディングを使用して、すべてのステップで古典的な処理を必要とする再正規化を回避します(量子上の利点を損なうため)。 本稿では, 格子ボルツマン対称性の量子回路へのハードスイッチングについて述べるとともに, キャビティフローの特定の場合において, 非線形系の近似は低速度に限定されていることを示す。 これらの発見は、量子コンピュータ上での非線形シミュレーションの可能性をよりよく理解するのに役立ち、さらにより複雑な問題に量子機械学習をどのように活用するかという議論の道を開くのにも役立ちます。

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