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研究

该团队尝试采用酉算子来近似格子玻尔兹曼碰撞算子。通过改进的振幅编码方法,绕过了每一步都需要经典计算处理的归一化步骤(这种操作会削弱量子优势)。研究详细描述了将格子玻尔兹曼对称性硬编码到量子电路中的方法,并证明在空腔流这一特定案例中,非线性系统的近似处理仅适用于低速场景。这些发现有助于深化对量子计算机非线性模拟可能性的理解,同时为探讨如何利用量子机器学习解决更复杂问题奠定了基础。
作者单位: VIP可见
提交arXiv: 2025-12-30 05:15

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