We introduce a simple and stable computational method for ill-posed partial differential equation (PDE) problems. The method is based on Schr\"odingerization, introduced in [S. Jin, N. Liu and Y. Yu, arXiv:2212.13969][S. Jin, N. Liu and Y. Yu, Phys. Rev. A, 108 (2023), 032603], which maps all linear PDEs into Schr\"odinger-type equations in one higher dimension, for quantum simulations of these PDEs. Although the original problem is ill-posed, the Schr\"odingerized equations are Hamiltonian systems and time-reversible, allowing stable computation both forward and backward in time. The original variable can be recovered by data from suitably chosen domain in the extended dimension. We will use the backward heat equation and the linear convection equation with imaginary wave speed as examples. Error analysis of these algorithms are conducted and verified numerically. The methods are applicable to both classical and quantum computers, and we also lay out quantum algorithms for these methods. Moreover, we introduce a smooth initialization for the Schr\"odingerized equation which will lead to essentially spectral accuracy for the approximation in the extended space, if a spectral method is used. Consequently, the extra qubits needed due to the extra dimension, if a qubit based quantum algorithm is used, for both well-posed and ill-posed problems, becomes almost $\log\log {1/\varepsilon}$ where $\varepsilon$ is the desired precision. This optimizes the complexity of the Schr\"odingerization based quantum algorithms for any non-unitary dynamical system introduced in [S. Jin, N. Liu and Y. Yu, arXiv:2212.13969][S. Jin, N. Liu and Y. Yu, Phys. Rev. A, 108 (2023), 032603].


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2022年2月17日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
137+阅读 · 2019年9月24日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
VIP会员
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员