論文の概要: Benchmarking near-term quantum computers via random circuit sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05232v2
• Date: Tue, 19 Apr 2022 21:34:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 20:46:58.010801
• Title: Benchmarking near-term quantum computers via random circuit sampling
• Title（参考訳）: ランダム回路サンプリングによる短期量子コンピュータのベンチマーク
• Authors: Yunchao Liu, Matthew Otten, Roozbeh Bassirianjahromi, Liang Jiang, Bill Fefferman
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.48887080077816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing scale of near-term quantum hardware motivates the need for efficient noise characterization methods, since qubit and gate level techniques cannot capture crosstalk and correlated noise in many qubit systems. While scalable approaches, such as cycle benchmarking, are known for special classes of quantum circuits, the characterization of noise in general circuits with non-Clifford gates has been an unreachable task. We develop an algorithm that can sample-efficiently estimate the total amount of noise induced by a layer of arbitrary non-Clifford gates, including all crosstalks, and experimentally demonstrate the method on IBM Quantum hardware. Our algorithm is inspired by Google's quantum supremacy experiment and is based on random circuit sampling. In their paper, Google observed that their experimental linear cross entropy was consistent with a simple uncorrelated noise model, and claimed this coincidence indicated that the noise in their device was uncorrelated -- a key step in hardware development towards fault tolerance. As an application, we show that our result provides formal evidence to support such a conclusion.
• Abstract（参考訳）: 近未来の量子ハードウェアの規模が大きくなるにつれ、多くの量子ビット系において、クロストークや相関ノイズを捕捉できないため、効率的なノイズ特徴付け手法の必要性が高まっている。 サイクルベンチマークのようなスケーラブルな手法は量子回路の特殊なクラスで知られているが、クリフォードゲートを持たない一般回路におけるノイズのキャラクタリゼーションは到達不能な課題である。 我々は,すべてのクロストークを含む任意の非クリフォードゲート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,その手法をIBM Quantumハードウェア上で実験的に実証する。 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。 彼らの論文でGoogleは、実験的な線形クロスエントロピーが単純な非相関ノイズモデルと一致していることを観察し、この偶然は、デバイス内のノイズが非相関であることを示している。 応用として,このような結論を裏付ける公式な証拠が得られたことを示す。

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