論文の概要: Noise and the frontier of quantum supremacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01738v2
- Date: Wed, 9 Jun 2021 23:00:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 00:19:33.913326
- Title: Noise and the frontier of quantum supremacy
- Title（参考訳）: 量子超越性のノイズとフロンティア
- Authors: Adam Bouland, Bill Fefferman, Zeph Landau, Yunchao Liu
- Abstract要約: ノイズはNISQ時代の決定的な特徴であるが、ノイズの多い量子デバイスが量子スピードアップが可能かどうかは不明だ。
本研究では,現実的な雑音を伴う量子ランダム回路サンプリング実験の複雑さについて検討する。
意外なことに、ノイズの多いランダムな量子回路の出力確率を誤り訂正なしで計算することは依然として困難である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3375143521862154
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Noise is the defining feature of the NISQ era, but it remains unclear if
noisy quantum devices are capable of quantum speedups. Quantum supremacy
experiments have been a major step forward, but gaps remain between the theory
behind these experiments and their actual implementations. In this work we
initiate the study of the complexity of quantum random circuit sampling
experiments with realistic amounts of noise.
Actual quantum supremacy experiments have high levels of uncorrected noise
and exponentially decaying fidelities. It is natural to ask if there is any
signal of exponential complexity in these highly noisy devices. Surprisingly,
we show that it remains hard to compute the output probabilities of noisy
random quantum circuits without error correction. More formally, so long as the
noise rate of the device is below the error detection threshold, we show it is
#P-hard to compute the output probabilities of random circuits with a constant
rate of noise per gate. This hardness persists even though these probabilities
are exponentially close to uniform.
Interestingly these hardness results also have implications for the
complexity of experiments in a low-noise setting. The issue here is that prior
hardness results for computing output probabilities of random circuits are not
robust enough to imprecision to connect with the Stockmeyer argument for
hardness of sampling from circuits with constant fidelity. We exponentially
improve the robustness of prior results to imprecision, both in the cases of
Random Circuit Sampling and BosonSampling. In the latter case we bring the
proven hardness within a constant factor in the exponent of the robustness
required for hardness of sampling for the first time. We then show that our
results are in tension with one another -- the high-noise result implies the
low-noise result is essentially optimal, even with generalizations of our
techniques.
- Abstract（参考訳）: ノイズはNISQ時代の決定的な特徴であるが、ノイズの多い量子デバイスが量子スピードアップが可能かどうかは不明だ。
量子超越性実験は大きな進歩であったが、これらの実験の背後にある理論と実際の実装との間にはギャップが残っている。
本研究では,実際のノイズ量を用いた量子ランダム回路サンプリング実験の複雑性について検討する。
実際の量子超越実験は、高いレベルの不正確なノイズと指数関数的に崩壊するフィデリティを持つ。
これらの非常に騒がしいデバイスに指数関数的な複雑さのシグナルがあるかどうかを問うのは自然である。
驚いたことに、誤り訂正なしにノイズの多いランダム量子回路の出力確率を計算することは難しい。
より形式的には、デバイスのノイズレートがエラー検出しきい値以下である限り、ゲート当たりのノイズレートが一定であるランダム回路の出力確率を計算するのが#p困難であることを示す。
これらの確率は指数関数的に均一に近いにもかかわらず、この硬さは持続する。
興味深いことに、これらの硬さの結果は低ノイズ環境での実験の複雑さにも影響する。
ここでの課題は、ランダム回路の出力確率の事前硬度結果が、一定の忠実度を持つ回路からのサンプリングの硬度に関するストックメイヤーの議論に接続するのに十分な頑健さを持っていないことである。
我々は,ランダム回路サンプリングとボソンサンプリングの両方の場合において,事前結果の精度を指数関数的に向上する。
後者の場合、サンプリングの硬さに要求される頑健さの指数において、証明された硬さを一定要素内に初めて持ち込む。
ハイノイズの結果は、我々の技術が一般化されても、低ノイズの結果は本質的に最適であることを示している。
関連論文リスト
- Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with
Shallow Shadows [1.412425180760368]
本稿では,現在の量子コンピューティングプラットフォーム上での量子状態のキャラクタリゼーションのための,頑健な浅層影プロトコルを提案する。
提案プロトコルは, 期待値, 忠実度, 絡み合いエントロピーなどの状態特性を, サンプルの複雑さを低く保ちながら正確に復元する。
この理論的および実験的分析を組み合わせることで、ロバストな浅い影プロトコルは、スケーラブルで堅牢でサンプル効率のよいプロトコルとして位置づけられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T21:53:32Z) - 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) - Provable bounds for noise-free expectation values computed from noisy
samples [1.3194391758295114]
我々はサンプリングオーバーヘッドを定量化し、ノイズの多い量子コンピュータから良いサンプルを抽出する。
これにより、ノイズのない予測値の証明可能な境界を決定するために、ノイズのリスクにおける条件値が利用できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T17:12:18Z) - Exploring Shallow-Depth Boson Sampling: Towards Scalable Quantum Supremacy [1.7635061227370266]
ボソンサンプリング(英: Boson sample)は、古典的なコンピュータを用いて効率的にシミュレーションすることが難しいサンプリングタスクである。
本稿では,幾何学的局所的アーキテクチャに関連する問題を克服できる,浅部線形光回路アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-19T02:11:54Z) - Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。
サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。
格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z) - Quantum emulation of the transient dynamics in the multistate
Landau-Zener model [50.591267188664666]
本研究では,Landau-Zenerモデルにおける過渡ダイナミクスを,Landau-Zener速度の関数として検討する。
我々の実験は、工学的なボソニックモードスペクトルに結合した量子ビットを用いたより複雑なシミュレーションの道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-26T15:04:11Z) - Testing randomness of series generated in Bell's experiment [62.997667081978825]
おもちゃの光ファイバーをベースとしたセットアップを用いてバイナリシリーズを生成し、そのランダム度をVilleの原理に従って評価する。
標準統計指標の電池、ハースト、コルモゴロフ複雑性、最小エントロピー、埋め込みのTakensarity次元、および拡張ディッキー・フラーとクワイアトコフスキー・フィリップス・シュミット・シン(英語版)でテストされ、ステーション指数をチェックする。
Toeplitz 抽出器を不規則級数に適用することにより得られる系列のランダム性のレベルは、非還元原料のレベルと区別できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-31T17:39:29Z) - Noise thresholds for classical simulability of non-linear Boson sampling [4.812718493682455]
我々は,高次非線形性を導入し,問題の計算複雑性とプロトコルの雑音に対する堅牢性を高める。
以上の結果から,入出力状態におけるシングルモードKerrの非線形性の追加は,線形光学的進化を維持しつつも,Bosonサンプリングプロトコルがノイズに対してより堅牢であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-24T12:17:28Z) - Benchmarking near-term quantum computers via random circuit sampling [3.48887080077816]
我々は,任意の非クリフォードゲートの層によって誘導される雑音の総量を,サンプリング効率よく推定できるアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、Googleの量子超越実験にインスパイアされ、ランダム回路サンプリングに基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-11T17:49:16Z) - Boundaries of quantum supremacy via random circuit sampling [69.16452769334367]
Googleの最近の量子超越性実験は、量子コンピューティングがランダムな回路サンプリングという計算タスクを実行する遷移点を示している。
観測された量子ランタイムの利点の制約を、より多くの量子ビットとゲートで検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T20:11:53Z) - On estimating the entropy of shallow circuit outputs [49.1574468325115]
確率分布と量子状態のエントロピーを推定することは情報処理の基本的な課題である。
本稿では,有界ファンインと非有界ファンアウトのゲートを持つ対数深度回路か定数深度回路のいずれかによって生成された分布や状態に対するエントロピー推定が,少なくともLearning with Errors問題と同程度難しいことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-27T15:32:08Z)
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。