論文の概要: Analyzing the Performance of Variational Quantum Factoring on a Superconducting Quantum Processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07825v2
• Date: Tue, 9 Mar 2021 20:24:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 21:15:25.419204
• Title: Analyzing the Performance of Variational Quantum Factoring on a Superconducting Quantum Processor
• Title（参考訳）: 超伝導量子プロセッサにおける変分量子ファクタリングの性能解析
• Authors: Amir H. Karamlou, William A. Simon, Amara Katabarwa, Travis L. Scholten, Borja Peropadre, and Yudong Cao
• Abstract要約: 本稿では,変分量子ファクタリング(VQF)アルゴリズムを実装し,QAOAに基づく量子最適化アルゴリズムについて検討する。 異なるノイズ源がQAOAの性能に与える影響を実証し、キュービット間の残差ZZ結合に起因するコヒーレント誤差を明らかにする。
• 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: In the near-term, hybrid quantum-classical algorithms hold great potential for outperforming classical approaches. Understanding how these two computing paradigms work in tandem is critical for identifying areas where such hybrid algorithms could provide a quantum advantage. In this work, we study a QAOA-based quantum optimization algorithm by implementing the Variational Quantum Factoring (VQF) algorithm. We execute experimental demonstrations using a superconducting quantum processor and investigate the trade-off between quantum resources (number of qubits and circuit depth) and the probability that a given biprime is successfully factored. In our experiments, the integers 1099551473989, 3127, and 6557 are factored with 3, 4, and 5 qubits, respectively, using a QAOA ansatz with up to 8 layers and we are able to identify the optimal number of circuit layers for a given instance to maximize success probability. Furthermore, we demonstrate the impact of different noise sources on the performance of QAOA and reveal the coherent error caused by the residual ZZ-coupling between qubits as a dominant source of error in the superconducting quantum processor.
• Abstract（参考訳）: 短期的には、ハイブリッド量子古典アルゴリズムは古典的アプローチを上回る大きな可能性を秘めている。 これら2つのコンピューティングパラダイムがどのように機能するかを理解することは、そのようなハイブリッドアルゴリズムが量子的優位性をもたらす領域を特定するために重要である。 本研究では,変分量子ファクタリング(VQF)アルゴリズムを実装し,QAOAに基づく量子最適化アルゴリズムを提案する。 超伝導量子プロセッサを用いて実験実験を行い、量子リソース(量子ビット数と回路深度)と与えられた二素数を分解する確率とのトレードオフを調べる。 実験では,1099551473989,3127,6557を,最大8層までのQAOAアンサッツを用いてそれぞれ3,4,5キュービットに分解し,各インスタンスに対して最適な回路層数を同定し,成功確率を最大化する。 さらに、異なるノイズ源がqaoaの性能に与える影響を実証し、超伝導量子プロセッサにおいて、量子ビット間の残差zz結合によるコヒーレントエラーを支配的エラー源として明らかにする。

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