論文の概要: Quantum Annealing for Gamma-ray Source Detection and Localization with AGILE Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37040v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 11:12:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-29 04:15:49.262899
• Title: Quantum Annealing for Gamma-ray Source Detection and Localization with AGILE Data
• Title（参考訳）: ガンマ線源検出のための量子アニーリングとAGILEデータによる位置推定
• Abstract要約: 本稿では,ガンマ線源の検出と局所化の問題を最大線状解析により解決する。 我々は、30MeV-50GeV帯におけるAGILEのガンマ線イメージング検出器(GRID)の観測に量子アニールを適用した。 従来のフラックスと位置推定を統計的不確かさの中で再現し、97%の地図において、候補位置のうち正しい格子ノードを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.791994419605825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The detection and localization of gamma-ray sources via maximum-likelihood analysis is a complex parameter optimization problem. We address this challenge using quantum annealing, a computational approach that solves optimization tasks by encoding them into the ground state of an Ising Hamiltonian. Specifically, we apply this method to observations from AGILE's Gamma-Ray Imaging Detector (GRID) in the 30 MeV-50 GeV band. We reformulated the standard analysis as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem. We tested this method on a set of AGILE observations generated with AGILEpy, solving the QUBO with simulated quantum annealing. The method reproduces the classical flux and position estimates within their statistical uncertainty and identifies the correct grid node among the candidate positions in 97% of the maps. These promising results demonstrate that quantum annealing could be used in this optimization problem, laying the ground for its deployment on actual quantum annealers.
• Abstract（参考訳）: 最大線量解析によるガンマ線源の検出と局所化は、複雑なパラメータ最適化問題である。 量子アニーリング(quantum annealing)は、イジング・ハミルトニアン(Ising Hamiltonian)の基底状態に符号化することで最適化タスクを解く計算手法である。 具体的には、この手法をAGILEのGamma-Ray Imaging Detector(GRID)の30MeV-50GeV帯での観測に応用する。 準非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題として標準解析を改訂した。 我々は、AGILEpyで生成された一連のAGILE観測に基づいて、量子アニールを模擬してQUBOを解いた。 この手法は, 従来のフラックスと位置推定を統計的不確実性の中で再現し, 97%の地図において, 候補位置のうち正しい格子ノードを同定する。 これらの有望な結果は、この最適化問題で量子アニールが利用可能であることを示し、実際の量子アニールへの展開の基礎を築いている。

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