論文の概要: Limitations in quantum computing from resource constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01966v3
• Date: Sun, 8 Aug 2021 09:49:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 18:14:08.582900
• Title: Limitations in quantum computing from resource constraints
• Title（参考訳）: 資源制約による量子コンピューティングの限界
• Authors: Marco Fellous-Asiani, Jing Hao Chai, Robert S. Whitney, Alexia Auff\`eves, and Hui Khoon Ng
• Abstract要約: 誤差補正の量はオプティマイズ可能であり,計算精度が最大となることを示す。 これは将来の大規模量子コンピュータのエネルギー的推定の基礎を提供する。
• 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: Fault-tolerant schemes can use error correction to make a quantum computation arbitrarily ac- curate, provided that errors per physical component are smaller than a certain threshold and in- dependent of the computer size. However in current experiments, physical resource limitations like energy, volume or available bandwidth induce error rates that typically grow as the computer grows. Taking into account these constraints, we show that the amount of error correction can be opti- mized, leading to a maximum attainable computational accuracy. We find this maximum for generic situations where noise is scale-dependent. By inverting the logic, we provide experimenters with a tool to finding the minimum resources required to run an algorithm with a given computational accuracy. When combined with a full-stack quantum computing model, this provides the basis for energetic estimates of future large-scale quantum computers.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラントスキームは、物理コンポーネント当たりのエラーが特定のしきい値よりも小さく、コンピュータサイズに依存していれば、量子計算を任意にキュレートするためにエラー補正を用いることができる。 しかし、現在の実験では、エネルギー、ボリューム、利用可能な帯域幅といった物理的資源の制限は、コンピュータの成長とともに一般的に増加するエラー率を引き起こす。 これらの制約を考慮して,誤り訂正の量がオプティマイズされ,最大到達可能な計算精度が得られることを示す。 ノイズがスケール依存の一般的な状況に対して,この最大値を求める。 論理を反転させることで、与えられた計算精度でアルゴリズムを実行するのに必要な最小のリソースを見つけるためのツールを提供する。 フルスタックの量子コンピューティングモデルと組み合わせることで、将来の大規模量子コンピュータのエネルギー的推定の基礎を提供する。

関連論文リスト

• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Efficient Quantum Circuit Encoding of Object Information in 2D Ray Casting [7.262444673139455]
  量子コンピューティングは、古典的なコンピュータでは事実上解決不可能な問題を解決する可能性を秘めている。 コンピュータグラフィックスにおける3Dオブジェクトのレンダリングの簡易化のための重要な手法であるレイキャスティング(レイキャスティング)の強化にこの可能性を活用することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T08:54:28Z)
• Resource-compact time-optimal quantum computation [5.034472655243636]
  フォールトトレラントな量子計算は時間と資源の両方の観点から大きなオーバーヘッドをもたらす。 本稿では,時間-最適量子計算における資源利用を最小化する量子回路を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T20:47:35Z)
• Fast Flux-Activated Leakage Reduction for Superconducting Quantum Circuits [84.60542868688235]
  量子ビット実装のマルチレベル構造から生じる計算部分空間から漏れること。 パラメトリックフラックス変調を用いた超伝導量子ビットの資源効率向上のためのユニバーサルリーク低減ユニットを提案する。 繰り返し重み付け安定化器測定におけるリーク低減ユニットの使用により,検出されたエラーの総数を,スケーラブルな方法で削減できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T16:21:32Z)
• Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
  本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。 我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z)
• Deep Quantum Error Correction [73.54643419792453]
  量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。 本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。 提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T08:16:26Z)
• Averaging gate approximation error and performance of Unitary Coupled Cluster ansatz in Pre-FTQC Era [0.0]
  フォールトトレラント量子計算(FTQC)は、雑音耐性のある方法で量子アルゴリズムを実装するために不可欠である。 FTQCでは、量子回路はフォールトトレラントの実装が可能な普遍ゲートに分解される。 本稿では,所定の量子回路に対するClifford+$T$分解誤差を非偏極雑音としてモデル化できることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-10T19:00:01Z)
• On proving the robustness of algorithms for early fault-tolerant quantum computers [0.0]
  位相推定のためのランダム化アルゴリズムを導入し,その性能を2つの単純なノイズモデルで解析する。 回路深度が約0.916倍である限り、ランダム化アルゴリズムは任意に高い確率で成功できると計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T21:28:12Z)
• The resource cost of large scale quantum computing [0.0]
  我々は量子コンピューティングのエネルギー的コストに焦点を当てる。 特に,アルゴリズムの実装に必要なリソースを最小限に抑えるための学際的アプローチを開発する。 本手法は超伝導量子ビットに基づく完全モデルフォールトトレラント量子コンピュータに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T22:27:12Z)
• Hardware-Efficient, Fault-Tolerant Quantum Computation with Rydberg Atoms [55.41644538483948]
  我々は中性原子量子コンピュータにおいてエラー源の完全な特徴付けを行う。 計算部分空間外の状態への原子量子ビットの崩壊に伴う最も重要なエラーに対処する,新しい,明らかに効率的な手法を開発した。 我々のプロトコルは、アルカリ原子とアルカリ原子の両方にエンコードされた量子ビットを持つ最先端の中性原子プラットフォームを用いて、近い将来に実装できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T23:29:53Z)
• Statistical Limits of Supervised Quantum Learning [90.0289160657379]
  精度の制約を考慮すると、教師付き学習のための量子機械学習アルゴリズムは入力次元における多対数ランタイムを達成できないことを示す。 より効率的な古典的アルゴリズムよりも、教師あり学習のための量子機械学習アルゴリズムの方が、ほとんどの場合スピードアップできると結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T17:35:32Z)

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。