論文の概要: Memory-, Circuit-, and Ansatz-Efficient VQLS for CFD on Hybrid Quantum-HPC Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.09661v1
• Date: Mon, 10 Aug 2026 14:37:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-11 19:16:37.309062
• Title: Memory-, Circuit-, and Ansatz-Efficient VQLS for CFD on Hybrid Quantum-HPC Systems
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子HPCシステムにおけるCFDのためのメモリ, 回路, アンザッツ効率VQLS
• Authors: Chao Lu, Muralikrishnan Gopalakrishnan Meena, Eduardo Antonio Coello Perez, Kalyana Chakravarthi Gottiparthi, Seongmin Kim,
• Abstract要約: 流体力学のワークロードは、大規模で構造化された線形システムの繰り返し解決によって支配される。 VQLSは短期的な主要な候補だが、ハイブリッド量子-高性能コンピューティングシステムへの実践的なデプロイは、3つの課題に直面している。 我々は4つの行列エンコーディング戦略をベンチマークし、FWHTアプローチがピークメモリを最大1298時間削減し、11時間11ドルHele-Shawグリッドで最大1298ドルまで削減することを示した。 我々は,OLCF Frontierスーパーコンピュータ上でフルワークフローをデプロイし,単一ノード上で15ビットの3対角Toeplitzシステムのシミュレートに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.35574311497019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fluid dynamics workloads are dominated by repeated solves of large, structured linear systems, motivating the search for quantum acceleration. The Variational Quantum Linear Solver (VQLS) is a leading near-term candidate, but practical deployment on hybrid quantum--high--performance computing (HPC) systems faces three persistent challenges: (i) the linear-combination-of-unitaries (LCU) encoding of the system matrix explodes in memory and runtime as the problem size grows, (ii) ansatz selection is largely empirical, with no clear link between standard circuit metrics and solver convergence, and (iii) end-to-end VQLS pipelines have rarely been exercised on production HPC hardware at non-trivial qubit counts. This work addresses these challenges through three contributions. First, we benchmark four matrix-encoding strategies---naive LCU, PennyLane-integrated, Fast Walsh--Hadamard Transform (FWHT)-based parallel Pauli decomposition, and an singular value decomposition (SVD)-based two-term LCU---and show that the FWHT approach reduces peak memory by up to $1298\times$ on an $11\times 11$ Hele--Shaw grid, while the SVD-based coherent VQLS delivers over $10{,}000\times$ per-iteration speedup over standard Pauli-based VQLS at 8 qubits. Second, we evaluate 11 ansatz families with gradient-free and gradient-based optimizers on canonical Hele--Shaw flow, and find that expressibility and entanglement metrics correlate only weakly with VQLS convergence, motivating problem-aware ansatz design. Third, we deploy the full workflow on the OLCF Frontier supercomputer and successfully simulate a 15-qubit tridiagonal Toeplitz system on a single node. Together, these results establish a practical baseline for VQLS in hybrid quantum--HPC computation fluid dynamic (CFD) workflows and identify the remaining bottlenecks for larger problems.
• Abstract（参考訳）: 流体力学のワークロードは、大規模で構造化された線形システムの繰り返し解によって支配され、量子加速の探索を動機付けている。 変分量子線形ソルバー(VQLS)は、短期的な主要な候補であるが、ハイブリッド量子-ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)システムへの実践的な展開は、3つの課題に直面している。 (i)システム行列の線形結合(LCU)符号化は、問題のサイズが大きくなるにつれてメモリと実行時に爆発する。 (ii)アンザッツ選択は大半が経験的であり、標準回路計測値とソルバ収束値との間に明確なリンクがない。 3) エンド・ツー・エンドのVQLSパイプラインは、非自明なキュービット数でHPCハードウェアを実運用することはほとんどない。 この仕事は3つのコントリビューションを通じてこれらの課題に対処する。 まず,PennyLane-Integated,Fast Walsh-Hadamard Transform (FWHT)-based parallel Pauli decomposition, and a singular value decomposition (SVD)-based two-term LCU---の4つの行列エンコーディング戦略をベンチマークし,FWHTアプローチがピークメモリを最大1298\times$1,199\times 11$ Hele-Shaw gridで削減し,SVDベースのコヒーレントVQLSは10{,}000\times$ per-iteration speedup over standard Pauli-based VQLS at 8 qubitsを示す。 第2に,標準 Hele-Shaw 流上での勾配自由度および勾配に基づく最適化を用いた11種類のアンザッツ群を評価し,表現性および絡み合いの指標がVQLS収束度と弱相関し,問題認識アンザッツ設計を動機付けることを発見した。 第3に,OLCFフロンティアスーパーコンピュータ上で全ワークフローをデプロイし,単一ノード上の15量子三角形Toeplitzシステムのシミュレートに成功した。 これらの結果は、ハイブリッド量子-HPC計算流体力学(CFD)ワークフローにおけるVQLSの実践的ベースラインを確立し、より大きな問題に対する残りのボトルネックを特定する。

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