Hochenergie-Kollidierer, wie der Large Hadron Collider (LHC) am CERN, sind echte Quantenmaschinen. In Übereinstimmung mit Richard Feynman’s ursprünglicher Motivation für Quantencomputing sind die Streuprozesse, die dort stattfinden, natürliche Kandidaten, um auf einem Quantensystem simuliert zu werden. Potenzielle Anwendungen reichen von quantenmaschinenlernbasierenden Methoden zur Analyse von Kollidierungsdaten über schnellere und präzisere Auswertungen komplizierter Multiloop-Feynman-Diagramme, effizienteres Jet-Clustering, verbesserte Simulationen von Parton-Duschen bis hin zu vielen anderen Aufgaben. In dieser Arbeit wird der Fokus auf zwei spezifische Anwendungen gelegt: Erstens die Identifizierung der kausalen Struktur von Multiloop-Vakuumamplituden, einem Schlüsselbestandteil der Loop-Tree-Dualität und einem Bereich mit tiefen Verbindungen zur Graphentheorie; und zweitens die Integration und das Sampling von hochdimensionalen Funktionen. Letzteres stellt den ersten Schritt zur Realisierung eines vollwertigen Quantenereignisgenerators dar, der bei hohen perturbativen Ordnungen arbeitet. Abstract veröffentlicht von der Jagiellonischen Universität 2026 Autoren.
G. Rodrigo (Mi,) untersuchte diese Frage.