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数学 > 数值分析

arXiv:2507.23547 (math)
[提交于 2025年7月31日 ]

标题: Quantum simulation of Helmholtz equations via Schr{ö}dingerization

标题: Quantum simulation of Helmholtz equations via Schr{ö}dingerization

Authors:Anjiao Gu, Shi Jin, Chuwen Ma
摘要: 亥姆霍兹方程是时间谐波传播的典型模型。 数值解在波数$k$增长时变得越来越具有挑战性,这是由于方程的椭圆但非强制特性以及其解的高度振荡性质,波长按$1/k$缩放。 这些特性导致强烈的不定性和大的系统规模。 我们提出了一种用于解决此类不定问题的量子算法,该算法建立在薛定谔化框架之上。 这种方法通过捕捉阻尼动力学的稳态,将线性微分方程重新表述为薛定谔型系统。 一种扭曲相位变换将原始问题提升到更高维的公式,使其与量子计算兼容。 为了抑制数值污染,该算法结合了渐近色散校正。 它实现了查询复杂度为$\mathcal{O}(\kappa^2\text{polylog}\varepsilon^{-1})$,其中$\kappa$是条件数,$\varepsilon$是期望的精度。 对于亥姆霍兹方程,一个简单的预条件器进一步将复杂度降低到$\mathcal{O}(\kappa\text{polylog}\varepsilon^{-1})$。 我们对量子设置的构造性扩展广泛适用于所有不定问题。
摘要: The Helmholtz equation is a prototypical model for time-harmonic wave propagation. Numerical solutions become increasingly challenging as the wave number $k$ grows, due to the equation's elliptic yet noncoercive character and the highly oscillatory nature of its solutions, with wavelengths scaling as $1/k$. These features lead to strong indefiniteness and large system sizes. We present a quantum algorithm for solving such indefinite problems, built upon the Schr\"odingerization framework. This approach reformulates linear differential equations into Schr\"odinger-type systems by capturing the steady state of damped dynamics. A warped phase transformation lifts the original problem to a higher-dimensional formulation, making it compatible with quantum computation. To suppress numerical pollution, the algorithm incorporates asymptotic dispersion correction. It achieves a query complexity of $\mathcal{O}(\kappa^2\text{polylog}\varepsilon^{-1})$, where $\kappa$ is the condition number and $\varepsilon$ the desired accuracy. For the Helmholtz equation, a simple preconditioner further reduces the complexity to $\mathcal{O}(\kappa\text{polylog}\varepsilon^{-1})$. Our constructive extension to the quantum setting is broadly applicable to all indefinite problems.
主题: 数值分析 (math.NA)
引用方式: arXiv:2507.23547 [math.NA]
  (或者 arXiv:2507.23547v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.23547
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Anjiao Gu [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 7 月 31 日 13:38:23 UTC (340 KB)
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