論文の概要: Randomized Benchmarking with Stabilizer Verification and Gate Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13044v1
- Date: Thu, 25 Feb 2021 17:54:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 22:41:07.364949
- Title: Randomized Benchmarking with Stabilizer Verification and Gate Synthesis
- Title（参考訳）: 安定化器検証とゲート合成によるランダム化ベンチマーク
- Authors: Ellen Derbyshire, Rawad Mezher, Theodoros Kapourniotis, Elham Kashefi
- Abstract要約: 我々はClifford randomized benchmarking (RB) を修正し、ハードウェアの制約をターゲットとしたRBスキームをインターリーブする。
また,ゲート合成ツールとインターリーブRBを組み合わせた,様々な非クリフォードゲートの特徴付け手法を開発した。
- 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: Recently, there has been an emergence of useful applications for noisy
intermediate-scale quantum (NISQ) devices notably, though not exclusively, in
the fields of quantum machine learning and variational quantum algorithms. In
such applications, circuits of various depths and composed of different sets of
gates are run on NISQ devices. Therefore, it is crucial to find practical ways
to capture the general performance of circuits on these devices. Motivated by
this pressing need, we modified the standard Clifford randomized benchmarking
(RB) and interleaved RB schemes targeting them to hardware limitations. Firstly
we remove the requirement for, and assumptions on, the inverse operator, in
Clifford RB by incorporating a tehchnique from quantum verification. This
introduces another figure of merit by which to assess the quality of the NISQ
hardware, namely the acceptance probability of quantum verification. Many
quantum algorithms, that provide an advantage over classical algorithms, demand
the use of Clifford as well as non-Clifford gates. Therefore, as our second
contribution we develop a technique for characterising a variety of
non-Clifford gates, by combining tools from gate synthesis with interleaved RB.
Both of our techniques are most relevant when used in conjunction with RB
schemes that benchmark generators (or native gates) of the Clifford group, and
in low error regimes.
- Abstract（参考訳）: 近年、量子機械学習や変分量子アルゴリズムの分野では、特に排他的ではないが、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスに有用な応用が出現している。
このような用途では、様々な深さの回路と異なるゲートからなる回路がnisqデバイス上で実行される。
したがって、これらのデバイス上での回路の一般的な性能を捉えるための実用的な方法を見つけることが重要である。
この要求に応えて、標準の Clifford randomized benchmarking (RB) とインターリーブされた RB スキームをハードウェアの制約に合わせて修正した。
まず、量子検証からtehchniqueを組み込むことにより、clifford rb における逆作用素の要求、仮定を取り除いた。
これにより、NISQハードウェアの品質、すなわち量子検証の受理確率を評価する別のメリットの図が導入された。
古典的なアルゴリズムよりも有利な多くの量子アルゴリズムは、クリフォードゲートだけでなくクリフォードゲートの使用を要求する。
そこで,第2の貢献として,ゲート合成ツールとインターリーブRBを組み合わせた多種多様な非クリフォードゲートのキャラクタリゼーション手法を開発した。
どちらの手法も、クリフォード群のジェネレータ(またはネイティブゲート)をベンチマークするRBスキームと併用し、低エラー条件で使用する場合に最も有用である。
関連論文リスト
- QuCLEAR: Clifford Extraction and Absorption for Significant Reduction in Quantum Circuit Size [8.043057448895343]
現在利用可能な量子デバイスは、実行された量子回路の忠実さを低下させるノイズの多い量子ゲートに悩まされている。
本稿では,量子回路の最適化を目的としたコンパイルフレームワークQuCLEARを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-23T18:03:57Z) - YAQQ: Yet Another Quantum Quantizer -- Design Space Exploration of Quantum Gate Sets using Novelty Search [0.9932551365711049]
本稿では,量子処理ユニットと制御プロトコルのネイティブゲートに基づく比較解析を行うソフトウェアツールを提案する。
開発されたソフトウェアYAQQ(Yet Another Quantum Quantizer)は、最適化された量子ゲートセットの発見を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-25T14:55:35Z) - Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor [55.135709564322624]
超伝導プロセッサのための強化学習型量子コンパイラを開発した。
短絡の新規・ハードウェア対応回路の発見能力を示す。
本研究は,効率的な量子コンパイルのためのハードウェアによるソフトウェア設計を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T01:49:48Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z) - 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) - 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) - Majorization-based benchmark of the complexity of quantum processors [105.54048699217668]
我々は、様々な量子プロセッサの動作を数値的にシミュレートし、特徴付ける。
我々は,各デバイスの性能をベンチマークラインと比較することにより,量子複雑性を同定し,評価する。
我々は、回路の出力状態が平均して高い純度である限り、偏化ベースのベンチマークが成り立つことを発見した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T23:01:10Z) - Exploring ab initio machine synthesis of quantum circuits [0.0]
ゲートレベルの量子回路は、しばしば高レベルアルゴリズムから手動で導かれる。
本稿では,機械内における回路の初期生成手法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-22T17:48:29Z) - Quadratic Clifford expansion for efficient benchmarking and
initialization of variational quantum algorithms [0.8808007156832224]
変分量子アルゴリズムは、短期量子コンピュータの魅力的な応用であると考えられている。
本稿では,変分量子アルゴリズムの効率的なベンチマークのための摂動的アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-19T16:09:00Z) - QUANTIFY: A framework for resource analysis and design verification of
quantum circuits [69.43216268165402]
QUINTIFYは、量子回路の定量的解析のためのオープンソースのフレームワークである。
Google Cirqをベースにしており、Clifford+T回路を念頭に開発されている。
ベンチマークのため、QUINTIFYは量子メモリと量子演算回路を含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-21T15:36:25Z) - Experimental implementation of non-Clifford interleaved randomized
benchmarking with a controlled-S gate [0.1759008116536278]
一部の応用では、クリフォードでない2ビットゲートにアクセスするとより最適な回路分解が生じる。
我々は、クラウドベースのIBM量子コンピューティング上で、低エラー非クリフォード制御された$fracpi2$ phase (CS) ゲートの校正を実演する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T18:00:02Z)
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。