充電された粒子追跡のための量子パターン認識アルゴリズム

高エネルギー物理学は、今後10年間で今後の高光度の大型ハドロンコライダーから予想される大規模なデータセットと、将来のコリダーで予想される大規模なデータセットで困難なコンピューティングチャレンジに直面しています。シミュレートされたデータと衝突データのイベントの再構築における重要な課題は、荷電粒子の軌跡を決定するために使用されるパターン認識アルゴリズムです。量子コンピューティングの分野は、変革的能力の可能性を示しており、急速な発展のサイクルを経ているため、この課題の解決策を提供する可能性があります。この記事では、高エネルギー物理学における荷電粒子パターン認識のための量子コンピューターの現在の研究をレビューします。この記事は、テーマの問題「粒子物理学における量子技術」の一部です。

High-energy physics is facing a daunting computing challenge with the large datasets expected from the upcoming High-Luminosity Large Hadron Collider in the next decade and even more so at future colliders. A key challenge in the reconstruction of events of simulated data and collision data is the pattern recognition algorithms used to determine the trajectories of charged particles. The field of quantum computing shows promise for transformative capabilities and is going through a cycle of rapid development and hence might provide a solution to this challenge. This article reviews current studies of quantum computers for charged particle pattern recognition in high-energy physics. This article is part of the theme issue 'Quantum technologies in particle physics'.