論文の概要: Random circuit block-encoded matrix and a proposal of quantum LINPACK benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04010v2
• Date: Sat, 10 Jul 2021 06:37:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 09:12:15.596097
• Title: Random circuit block-encoded matrix and a proposal of quantum LINPACK benchmark
• Title（参考訳）: ランダム回路ブロック符号化行列と量子LINPACKベンチマークの提案
• Authors: Yulong Dong, Lin Lin
• Abstract要約: 本稿では,量子コンピュータのマシン性能を評価するベンチマークを提案する。 RACBEMモデルと呼ばれる入力モデルは、量子コンピュータ上で実装することが効率的である。 我々は、これらの線形代数演算をIBM Q量子デバイスおよび量子仮想マシン上で実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8076403084528587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The LINPACK benchmark reports the performance of a computer for solving a system of linear equations with dense random matrices. Although this task was not designed with a real application directly in mind, the LINPACK benchmark has been used to define the list of TOP500 supercomputers since the debut of the list in 1993. We propose that a similar benchmark, called the quantum LINPACK benchmark, could be used to measure the whole machine performance of quantum computers. The success of the quantum LINPACK benchmark should be viewed as the minimal requirement for a quantum computer to perform a useful task of solving linear algebra problems, such as linear systems of equations. We propose an input model called the RAndom Circuit Block-Encoded Matrix (RACBEM), which is a proper generalization of a dense random matrix in the quantum setting. The RACBEM model is efficient to be implemented on a quantum computer, and can be designed to optimally adapt to any given quantum architecture, with relying on a black-box quantum compiler. Besides solving linear systems, the RACBEM model can be used to perform a variety of linear algebra tasks relevant to many physical applications, such as computing spectral measures, time series generated by a Hamiltonian simulation, and thermal averages of the energy. We implement these linear algebra operations on IBM Q quantum devices as well as quantum virtual machines, and demonstrate their performance in solving scientific computing problems.
• Abstract（参考訳）: LINPACKベンチマークは、密度ランダム行列を持つ線形方程式系を解くコンピュータの性能を報告する。 このタスクは実際のアプリケーションを直接念頭に置いて設計されたものではないが、1993年のリストの登場以来、LINPACKベンチマークによってTOP500スーパーコンピュータのリストが定義されている。 我々は、量子LINPACKベンチマークと呼ばれる類似のベンチマークを用いて、量子コンピュータ全体のマシン性能を測定することを提案する。 量子LINPACKベンチマークの成功は、方程式の線形系のような線形代数問題を解くための有用なタスクを実行するための量子コンピュータの最小限の要件と見なされるべきである。 本稿では,Random Circuit Block-Encoded Matrix (RACBEM) と呼ばれる入力モデルを提案する。 RACBEMモデルは量子コンピュータ上での実装が効率的であり、ブラックボックスの量子コンパイラを頼りに、任意の量子アーキテクチャに最適に適応するように設計することができる。 線形システムの解法以外にも、RACBEMモデルは、計算スペクトル測度、ハミルトンシミュレーションによって生成される時系列、エネルギーの熱平均など、多くの物理応用に関連する様々な線形代数タスクの実行に使用できる。 我々は、これらの線形代数演算をibm q量子デバイスおよび量子仮想マシンに実装し、科学計算問題を解決する上での性能を実証する。

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