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广义相对论与量子宇宙学

arXiv:2208.05506v2 (gr-qc)
[提交于 2022年8月10日 (v1) ,最后修订 2023年5月10日 (此版本, v2)]

标题: 使用量子梅托波利斯算法的引力波参数估计

标题: Parameter Estimation of Gravitational Waves with a Quantum Metropolis Algorithm

Authors:Gabriel Escrig, Roberto Campos, Pablo A. M. Casares, M. A. Martin-Delgado
摘要: 2015年首次探测到引力波之后,这种创新的观测宇宙的方式所取得的成功数量一直在不断增长。然而,当前用于分析这类事件的技术由于需要极高的计算能力,面临着严重的瓶颈问题。本文探讨了基于量子算法的最新技术如何可能突破这一障碍。为此,我们提出了对经典算法的量子化处理,这些经典算法来自文献中基于引力波参数推断的Metropolis-Hastings算法,并应用了著名的量子游走技术。最后,我们在经典硬件上开发了一个量子环境,实现了一种公平比较量子与经典算法的度量方法。此外,我们还在首次探测期GWTC-1的所有事件参数的真实推断中测试了所有这些发展成果,发现量子算法具有多项式优势,从而为未来的算法研究奠定了一个初步起点。
摘要: After the first detection of a gravitational wave in 2015, the number of successes achieved by this innovative way of looking through the universe has not stopped growing. However, the current techniques for analyzing this type of events present a serious bottleneck due to the high computational power they require. In this article we explore how recent techniques based on quantum algorithms could surpass this obstacle. For this purpose, we propose a quantization of the classical algorithms used in the literature for the inference of gravitational wave parameters based on the well-known Quantum Walks technique applied to a Metropolis-Hastings algorithm. Finally, we develop a quantum environment on classical hardware, implementing a metric to compare quantum versus classical algorithms in a fair way. We further test all these developments in the real inference of several sets of parameters of all the events of the first detection period GWTC-1 and we find a polynomial advantage in the quantum algorithms, thus setting a first starting point for future algorithms.
评论: RevTeX 4.2,3张彩色图和1个表格
主题: 广义相对论与量子宇宙学 (gr-qc) ; 高能天体物理现象 (astro-ph.HE); 量子物理 (quant-ph)
引用方式: arXiv:2208.05506 [gr-qc]
  (或者 arXiv:2208.05506v2 [gr-qc] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.05506
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Classical and Quantum Gravity 40(4) 045001, 2023
相关 DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6382/acafcf
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Gabriel Escrig Mas [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2022 年 8 月 10 日 18:01:21 UTC (840 KB)
[v2] 星期三, 2023 年 5 月 10 日 15:56:30 UTC (823 KB)
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