基于量子近似优化算法的未来高能对撞机带电粒子重构
量子物理
2024-03-01 v2 高能物理 - 实验
摘要
在未来高能对撞机(如高亮度大型强子对撞机)上,使用前沿人工智能将成为基准,以应对计算资源需求的急剧增长。量子机器学习的快速发展可为此挑战带来进一步的范式转变式改进。带电粒子重构(即径迹重构)是CPU消耗最高的两个组件之一,可视为二次无约束二值优化(QUBO)问题。量子近似优化算法(QAOA)是解决此类组合问题并在噪声中等规模量子(NISQ)计算机时代寻求量子优势的最有前景的算法之一。研究发现QAOA展现出良好性能,并证明自身是使用量子计算机进行径迹重构的候选方案之一。
引用
@article{arxiv.2310.10255,
title = {Charged particle reconstruction for future high energy colliders with Quantum Approximate Optimization Algorithm},
author = {Hideki Okawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.10255},
year = {2024}
}
备注
Accepted by Springer CCIS