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识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中,我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况,我们考虑一种众所周知的事件形状,称为推力,其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面,从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型,我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法,包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中,我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法,该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略,该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型,我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后,我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。

喷射聚类的量子算法

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