量子インスパイアードコンピューティングが乱流シミュレーションを大幅に向上 (Quantum-inspired computing drives major advance in simulating turbulence)

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2025-01-30 ピッツバーグ大学

ピッツバーグ大学の研究チームは、量子インスパイアード・コンピューティングを活用して、乱流のシミュレーションにおける大幅な進展を達成しました。従来の数値シミュレーションでは、乱流の複雑な挙動を高精度で再現するために膨大な計算資源が必要でしたが、研究者たちは量子コンピューティングの原理を模倣した新しいアルゴリズムを開発し、計算効率を劇的に向上させました。このアプローチにより、航空機の設計や気象予測など、乱流の理解が重要な分野での応用が期待されます。

<関連情報>

テンソルネットワークが乱流確率分布の計算を可能にする Tensor networks enable the calculation of turbulence probability distributions

Nikita Gourianov, Peyman Givi, Dieter Jaksch, and Stephen B. Pope
Science Advances  Published:29 Jan 2025

量子インスパイアードコンピューティングが乱流シミュレーションを大幅に向上 (Quantum-inspired computing drives major advance in simulating turbulence)

Abstract

Predicting the dynamics of turbulent fluids has been an elusive goal for centuries. Even with modern computers, anything beyond the simplest turbulent flows is too chaotic and multiscaled to be directly simulatable. An alternative is to treat turbulence probabilistically, viewing flow properties as random variables distributed according to joint probability density functions (PDFs). Such PDFs are neither chaotic nor multiscale, yet remain challenging to simulate due to their high dimensionality. Here, we overcome the dimensionality problem by encoding turbulence PDFs as highly compressed “tensor networks” (TNs). This enables single CPU core simulations that would otherwise be impractical even with supercomputers: for a 5 + 1 dimensional PDF of a chemically reactive turbulent flow, we achieve reductions in memory and computational costs by factors of O(106) and O(103), respectively, compared to standard finite-difference algorithms. A future path is opened toward something heretofore thought infeasible: directly simulating high-dimensional PDFs of both turbulent flows and other chaotic systems that can usefully be described probabilistically.

1700応用理学一般
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