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Integrating quantum algorithms into classical frameworks: a predictor-corrector approach using HHL
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AI
DOI：10.1088/2058-9565/adbb14.png)
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摘要
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将量子算法应用于经典问题通常伴随着在量子态和经典态之间传输数据时显著的瓶颈，往往抵消了任何固有的量子优势。这里，我们针对一个由Harrow、Hassidim和Lloyd（HHL）最初提出的线性方程组著名算法，通过将其改编为预测-校正方法而非直接求解器来解决这一挑战。现在，目标不再是寻求下一时间步的解，而是确定时间步之间的变化。这一策略能够智能地省略许多经典算法中常见的计算成本高昂的步骤，同时减轻从量子态中提取解时与著名读出问题相关的问题。随机的或规律性的跳过反而会导致模拟失败。我们证明了我们的方法在实用意义上比传统应用HHL算法具有多项式优势。该方法的实用性和通用性通过在平滑粒子流体动力学、等离子体模拟和反应流配置等各个领域的应用得到说明。此外，所提出的算法非常适合在未来异构硬件基础设施上异步运行，并能有效利用经典以及量子计算资源的协同优势。
Keyword:
quantum algorithm
computational fluid dynamics
solution readout complexity
