雲粒の成長過程に量子計算を適用 ―複雑な確率分布の効率的な計算に向けた新たなアプローチ―

2026-11-05 東京大学

東京大学の研究チームは、雲の中で水滴(雲粒)が衝突・合体して成長する確率過程に、量子計算を適用する新しい手法を提案した。雲粒の成長は偶然性を伴うため、同じ初期条件でも異なる粒径分布が生じる。その変化を詳細に予測するには、さまざまな雲粒分布が実現する確率を計算する必要があるが、粒径区分を細かくすると可能な分布の数が急増し、従来の古典計算では計算コストが大きくなる。研究チームは、雲粒分布の確率情報を量子状態として表現し、その時間発展と各粒径の雲粒数の期待値を求める量子回路を構成した。計算量の理論的な比較では、古典的な全状態の直接計算が超多項式的に増加するのに対し、提案手法では、時間ステップ数と目標精度を固定した条件下で、多項式的な増加に抑えられる可能性を示した。現時点では必要な量子計算資源が大きく、実用化にはさらなる技術進展が必要だが、将来的には雲物理や乱流など複雑な確率現象の計算への応用が期待される。

雲粒の成長過程に量子計算を適用 ―複雑な確率分布の効率的な計算に向けた新たなアプローチ―
雲粒の確率的な成長を量子計算で扱う概念図
雲粒の衝突・併合によって変化する雲粒分布の確率を、量子ビットを用いて表現し、量子ゲートを組み合わせた量子回路(右・模式図)を用いて計算する。

<関連情報>

雲粒の衝突・合体に関する量子アルゴリズム Quantum algorithm for the collision-coalescence of cloud droplets

Kazumasa Ueno and Hiroaki Miura
Physical Review Applied  Published 3 November, 2026
DOI:https://doi.org/10.1103/ffxz-ttw7

Abstract

Quantum computing may help reduce computational costs of simulating large and nonlinear systems, but research into the use of quantum computers in atmospheric and oceanic sciences is still at an early stage. This study explores the use of quantum computing for calculating the collision-coalescence process that dominates the size growth of liquid particles in cloud microphysics. Inspired by the quantum algorithms developed in the field of financial engineering, we propose an algorithm based on a master equation that describes the time evolution of the droplet mass distribution. Our algorithm uses the quantum amplitudes to encode the probability distribution of droplet mass and calculates the expected number of droplets via the quantum amplitude estimation. The key contribution is an encoding strategy that maps the multivariate collision-coalescence problem onto a quantum computation by recording only the transition history rather than the full mass distributions at every time step. This approach reduces the per-step qubit cost from ⁡(√) to ⁡(log⁡), where is the number of mass bins. Our resource analysis shows that the number of T-gates (T-count) scales as ˜⁡(2) per mass bin in , for a fixed number of time steps and a given target accuracy, where the ˜ notation suppresses polylogarithmic factors in . This is a substantial improvement over classical master-equation methods, whose cost grows superpolynomially with as the number of possible states increases. Our results suggest that the collision-coalescence process is one of the promising targets of quantum computing in the field of atmospheric science.

1504数理・情報
ad
ad
ad
タイトルとURLをコピーしました