面向流体动力学模拟的格子玻尔兹曼碰撞算子量子机器学习探索
量子物理
2026-01-08 v2 流体动力学
摘要
我们尝试使用酉算子来近似格子玻尔兹曼碰撞算子。我们使用修改后的振幅编码来绕过原本需要在每一步进行经典处理的重新归一化（这会削弱可能获得的任何量子优势）。我们描述了将格子玻尔兹曼对称性硬连线到量子电路中的方法，并表明，对于腔流的特定情况，近似非线性系统仅限于低速度。这些发现可能有助于我们更好地理解在量子计算机上进行非线性模拟的可能性，并为讨论如何利用量子机器学习来解决更复杂的问题铺平道路。
引用
@article{arxiv.2512.23991,
title = {Towards Quantum Machine Learning of Lattice Boltzmann Collision Operators for Fluid Dynamic Simulations},
author = {Wael Itani and Katepalli R. Sreenivasan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.23991},
year = {2026}
}