論文の概要: Large-scale quantum hybrid solution for linear systems of equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12770v3
• Date: Wed, 30 Jun 2021 14:50:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-27 16:17:59.777575
• Title: Large-scale quantum hybrid solution for linear systems of equations
• Title（参考訳）: 線形方程式系に対する大規模量子ハイブリッド解
• Authors: M. R. Perelshtein, A. I. Pakhomchik, A. A. Melnikov, A. A. Novikov, A. Glatz, G. S. Paraoanu, V. M. Vinokur, G. B. Lesovik
• Abstract要約: 指数的高速化を伴う方程式の線形系を解くためのハイブリッド量子アルゴリズムを導入,実装する。 我々は、量子コンピュータ上での線形システム解の記録である超伝導IBMQデバイスにおける217ドルの次元問題を実験的に解決した。
• 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: State-of-the-art noisy intermediate-scale quantum devices (NISQ), although imperfect, enable computational tasks that are manifestly beyond the capabilities of modern classical supercomputers. However, present quantum computations are restricted to exploring specific simplified protocols, whereas the implementation of full-scale quantum algorithms aimed at solving concrete large scale problems arising in data analysis and numerical modelling remains a challenge. Here we introduce and implement a hybrid quantum algorithm for solving linear systems of equations with exponential speedup, utilizing quantum phase estimation, one of the exemplary core protocols for quantum computing. We introduce theoretically classes of linear systems that are suitable for current generation quantum machines and solve experimentally a $2^{17}$-dimensional problem on superconducting IBMQ devices, a record for linear system solution on quantum computers. The considered large-scale algorithm shows superiority over conventional solutions, demonstrates advantages of quantum data processing via phase estimation and holds high promise for meeting practically relevant challenges.
• Abstract（参考訳）: 最先端のうるさい中間スケール量子デバイス(nisq)は不完全であるが、現代のスーパーコンピュータの能力を超えた計算タスクを可能にする。 しかし、現在の量子計算は特定の単純化されたプロトコルの探索に限られているが、データ解析や数値モデリングによる具体的な大規模問題の解決を目的とした本格的な量子アルゴリズムの実装は依然として課題である。 本稿では,量子コンピューティングの模範的コアプロトコルである量子位相推定を利用して,指数的高速化を伴う方程式の線形系を解くためのハイブリッド量子アルゴリズムを提案し,実装する。 我々は,現行の量子機械に適した線形系の理論的クラスを導入し,量子コンピュータ上での線形系解の記録である超伝導IBMQデバイスにおける2^{17}$-dimensional問題を実験的に解決する。 大規模アルゴリズムは従来の解よりも優れていることを示し、位相推定による量子データ処理の利点を示し、実際に関連する課題を満たすための高い期待を持っている。

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