論文の概要: Uncertainty Quantification for Quantum Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25039v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 05:21:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.114145
- Title: Uncertainty Quantification for Quantum Computing
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングにおける不確かさの定量化
- Authors: Ryan Bennink, Olena Burkovska, Konstantin Pieper, Jorge Ramirez, Elaine Wong,
- Abstract要約: このレビューは、数学者や計算科学者を不確実性量子化レンズ(UQ)を通して量子コンピューティング(QC)に導入することを目的としている。
我々は、今日の量子デバイスにおけるエラーの伝播と信頼性の課題に、固有の数学的ツールが直接対処する方法について強調する。
その目的は、応用数学、科学計算、量子情報科学の概念的な分割を狭めることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8699280339422538
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This review is designed to introduce mathematicians and computational scientists to quantum computing (QC) through the lens of uncertainty quantification (UQ) by presenting a mathematically rigorous and accessible narrative for understanding how noise and intrinsic randomness shape quantum computational outcomes in the language of mathematics. By grounding quantum computation in statistical inference, we highlight how mathematical tools such as probabilistic modeling, stochastic analysis, Bayesian inference, and sensitivity analysis, can directly address error propagation and reliability challenges in today's quantum devices. We also connect these methods to key scientific priorities in the field, including scalable uncertainty-aware algorithms and characterization of correlated errors. The purpose is to narrow the conceptual divide between applied mathematics, scientific computing and quantum information sciences, demonstrating how mathematically rooted UQ methodologies can guide validation, error mitigation, and principled algorithm design for emerging quantum technologies, in order to address challenges and opportunities present in modern-day quantum high performance and fault-tolerant quantum computing paradigms.
- Abstract（参考訳）: このレビューは、数学者や計算科学者を不確実な量子化(UQ)のレンズを通して量子コンピューティング(QC)に導入することを目的としており、数学の言語におけるノイズや本質的なランダム性がどのように量子計算結果を形成するかを理解するために、数学的に厳密でアクセシブルな物語を提示している。
確率的モデリング、確率的分析、ベイズ推論、感度分析といった数学的ツールが、今日の量子デバイスにおけるエラーの伝播と信頼性の問題にどのように対処できるかを強調した。
また、スケーラブルな不確実性認識アルゴリズムや相関誤差のキャラクタリゼーションなど、この分野における重要な科学的優先事項にこれらの手法を結合する。
この目的は、応用数学、科学計算、量子情報科学の概念的な分割を狭め、量子コンピューティングのパラダイムに現われる課題と機会に対処するために、数学的に根ざしたUQ方法論が量子技術の検証、エラー軽減、および原理化されたアルゴリズム設計をいかに導くかを示すことである。
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