Paul J. Christiansen · Daniel Ohl de Mello · Cedric Brüggemann · Steffen Hien · Felix Herbort · Martin · Lorenzo Pastori · Veronika Eyring · Mierk Schwabe

Arxiv · 2025

In diesem Paper schlagen wir eine hybride, quanteninspirierte Heuristik zur automatischen Abstimmung des Lorenz-96-Modells vor – ein einfaches Modell zur Beschreibung der atmosphärischen Dynamik, das jedoch chaotisches Verhalten aufweist. Aufbauend auf dem History-Matching-Framework von Lguensat et al. (2023) automatisieren wir den Abstimmungsprozess vollständig mit einem neuen Konvergenzkriterium und schlagen vor, klassische Gauß-Prozess-Emulatoren durch quantenbasierte Emulatoren zu ersetzen. Wir vergleichen drei Quanten-Kernel-Architekturen, die sich durch ihre Quanten-Feature-Map-Schaltungen unterscheiden. Ein Dimensionalitätsargument impliziert grundsätzlich eine erhöhte Ausdruckskraft der Quanten-Kernel gegenüber ihren klassischen Konkurrenten. Für jeden Kernel-Typ führen wir eine umfassende Hyperparameter-Optimierung unseres Abstimmungsalgorithmus durch. Wir bestätigen die Gültigkeit eines quanteninspirierten Ansatzes auf der Grundlage einer Zustandsvektorsimulation, indem wir numerisch die Überlegenheit von zwei untersuchten Quanten-Kerneln gegenüber dem kanonischen klassischen RBF-Kernel nachweisen. Abschließend diskutieren wir den Weg zu echter Quantenhardware, der hauptsächlich durch den Übergang zu schussbasierten Simulationen und die Bewertung von Quantenkernen durch randomisierte Messungen vorangetrieben wird, wodurch die Auswirkungen von Gate-Fehlern gemildert werden können. Die sehr geringen Qubit-Anforderungen und moderaten Schaltungstiefen sowie eine minimale Anzahl trainierbarer Schaltungsparameter machen unsere Methode besonders NISQ-freundlich.

Arxiv (2025)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.20437

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