高エネルギー物理学におけるデータ解析のための量子計算【JST・京大機械翻訳】

Delgado Andrea; Hamilton Kathleen E.; Date Prasanna; Vlimant Jean-Roch; Magano Duarte; Omar Yasser; Bargassa Pedrame; Francis Anthony; Gianelle Alessio; Sestini Lorenzo; Lucchesi Donatella; Zuliani Davide; Nicotra Davide; de Vries Jacco; Dibenedetto Dominica; Martinez Miriam Lucio; Rodrigues Eduardo; Sierra Carlos Vazquez; Vallecorsa Sofia; Thaler Jesse; Bravo-Prieto Carlos; Chang su Yeon; Lazar Jeffrey; Argueelles Carlos A.; de Lejarza Jorge J. Martinez

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206939528220 整理番号：22P0305455

高エネルギー物理学におけるデータ解析のための量子計算【JST・京大機械翻訳】

Quantum computing for data analysis in high energy physics

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資料名：
発行年： 2022年03月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Higgsボソンの発見のような粒子物理学の現代時代の最大成果のいくつかが,大型ハドロンコライダまたはテバトロンのような大規模実験の構築および運転における多大な努力によって可能になった。これらの施設において,最も基本的なレベルで物質を記述する極限理論を,常に探索し,検証した。これらの実験は,しばしば従来の情報処理方式の限界を押し出す,保存,処理,および分析技術を必要とする大量のデータを生成する。このように,高エネルギー物理学(HEP)分野は,情報処理における進歩と大規模データセットのためのアルゴリズムとツールの開発から利益を得た。最近,量子情報科学の利点からコミュニティがどのように利益を得ることができるかを理解するために,量子コンピューティング応用が研究されている。本論文では,HEPにおけるデータ解析への量子計算の最先端応用の概要を提供し,これらの新しい解析技術を1日から1日の分析ワークフローに統合すること,および量子利点の可能性が存在するかどうかについて,課題と機会を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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素粒子・核物理実験技術一般 , その他の計算機

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