論文の概要: Demonstrating NISQ Era Challenges in Algorithm Design on IBM's 20 Qubit
Quantum Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01009v3
- Date: Mon, 31 Aug 2020 15:46:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 12:21:59.676073
- Title: Demonstrating NISQ Era Challenges in Algorithm Design on IBM's 20 Qubit
Quantum Computer
- Title(参考訳): IBMの20量子コンピュータにおけるアルゴリズム設計におけるNISQ時代課題の実証
- Authors: Daniel Koch, Brett Martin, Saahil Patel, Laura Wessing, Paul M. Alsing
- Abstract要約: 我々は、IBMの20量子Poughkeepsieアーキテクチャ上で実行される実験結果を示す。
その結果、量子アルゴリズムの設計において生じる様々な量子ビット特性と課題が示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As superconducting qubits continue to advance technologically, the
realization of quantum algorithms from theoretical abstraction to physical
implementation requires knowledge of both quantum circuit construction as well
as hardware limitations. In this study we present results from experiments run
on IBM's 20-qubit `Poughkeepsie' architecture, with the goal of demonstrating
various qubit qualities and challenges that arise in designing quantum
algorithms. These include experimentally measuring $T_1$ and $T_2$ coherence
times, gate fidelities, sequential CNOT gates, techniques for handling ancilla
qubits, and finally CCNOT and QFT$^{\dagger}$ circuits implemented on several
different qubit geometries. Our results demonstrate various techniques for
improving quantum circuits which must compensate for limited connectivity,
either through the use of SWAP gates or additional ancilla qubits.
- Abstract(参考訳): 超伝導量子ビットが技術的に進歩を続けるにつれて、理論的抽象化から物理的実装への量子アルゴリズムの実現には、量子回路構築とハードウェアの限界の両方の知識が必要である。
本研究では,IBMの20キュービットのPoughkeepsieアーキテクチャを用いて,量子アルゴリズムの設計において生じる様々な量子ビットの品質と課題を実証する実験結果を示す。
これには、実験的に$t_1$と$t_2$コヒーレンス時間、ゲートフィダリティ、シーケンシャルcnotゲート、ancilla qubitsを扱う技術、そしていくつかの異なる量子ビットに実装されたccnotとqft$^{\dagger}$回路が含まれる。
提案手法は,スワップゲートや追加のアンシラキュービットを用いて,限られた接続を補償しなければならない量子回路を改善するための様々な手法を示す。
関連論文リスト
- Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor [55.135709564322624]
超伝導プロセッサのための強化学習型量子コンパイラを開発した。
短絡の新規・ハードウェア対応回路の発見能力を示す。
本研究は,効率的な量子コンパイルのためのハードウェアによるソフトウェア設計を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T01:49:48Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T09:32:07Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T22:33:00Z) - QuBEC: Boosting Equivalence Checking for Quantum Circuits with QEC
Embedding [4.15692939468851]
本稿では,従来の手法に比べてレイテンシの低い量子同値チェック手法QuBECを提案する。
提案手法は,ベンチマーク回路の検証時間を最大271.49倍に短縮する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T16:12:37Z) - QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional
Networks [124.7972093110732]
本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。
現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。
我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T21:43:16Z) - Performance of Superconducting Quantum Computing Chips under Different
Architecture Design [0.0]
我々は、異なる量子ビット接続とトポロジーの下で量子プロセッサの性能について検討する。
高性能アーキテクチャは、ほとんどの場合、大きな接続性を持つ設計を伴っている。
異なる量子アルゴリズムは、量子チップ接続とトポロジーに異なる依存を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-13T03:36:25Z) - Quantum circuit synthesis of Bell and GHZ states using projective
simulation in the NISQ era [0.0]
量子ビット数に制限のある雑音量子コンピュータの量子回路合成問題に取り組むために,強化学習手法である投影シミュレーションの有効性について検討した。
シミュレーションの結果, エージェントの性能は良好であったが, 量子ビット数の増加に伴い新しい回路の学習能力は低下した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-27T16:11:27Z) - Variational quantum compiling with double Q-learning [0.37798600249187286]
強化学習(RL)に基づく変分量子コンパイル(VQC)アルゴリズムを提案する。
エージェントは、ネイティブゲートアルファベットとそれらが行う量子ビットから、二重Q学習によって順次量子ゲートを選択するように訓練される。
NISQデバイスのデコヒーレンスプロセスとゲートノイズによる量子アルゴリズムのエラーを減らすことができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T06:46:35Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T12:06:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。