論文の概要: Sampling on NISQ Devices: "Who's the Fairest One of All?"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06468v1
• Date: Wed, 14 Jul 2021 03:12:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 07:38:08.625050
• Title: Sampling on NISQ Devices: "Who's the Fairest One of All?"
• Title（参考訳）: NISQ デバイスをサンプリングする: "Who's the Fairest One of All?
• Authors: Elijah Pelofske, John Golden, Andreas B\"artschi, Daniel O'Malley, Stephan Eidenbenz
• Abstract要約: 我々は、量子アニールとゲートベースのNISQハードウェアのためのGrover Mixer-QAOAアルゴリズムの両方に基づいて、5つの公正サンプリング問題を実行する。 以上の結果から, NISQデバイスは, まだ公平なサンプリングが得られていないことが明らかとなった。
• 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: Modern NISQ devices are subject to a variety of biases and sources of noise that degrade the solution quality of computations carried out on these devices. A natural question that arises in the NISQ era, is how fairly do these devices sample ground state solutions. To this end, we run five fair sampling problems (each with at least three ground state solutions) that are based both on quantum annealing and on the Grover Mixer-QAOA algorithm for gate-based NISQ hardware. In particular, we use seven IBM~Q devices, the Aspen-9 Rigetti device, the IonQ device, and three D-Wave quantum annealers. For each of the fair sampling problems, we measure the ground state probability, the relative fairness of the frequency of each ground state solution with respect to the other ground state solutions, and the aggregate error as given by each hardware provider. Overall, our results show that NISQ devices do not achieve fair sampling yet. We also observe differences in the software stack with a particular focus on compilation techniques that illustrate what work will still need to be done to achieve a seamless integration of frontend (i.e. quantum circuit description) and backend compilation.
• Abstract（参考訳）: 現代のNISQデバイスは、これらのデバイスで実行される計算の解の質を低下させる様々なバイアスやノイズの源となる。 NISQ時代に生じる自然な疑問は、これらのデバイスが基底状態の解をどの程度正確にサンプリングするかである。 この目的のために、ゲートベースのNISQハードウェアのためのGrover Mixer-QAOAアルゴリズムと量子アニールに基づく5つの公正サンプリング問題(それぞれ3つの基底状態解を持つ)を実行する。 特に7つのIBM〜Qデバイス、Aspen-9 Rigettiデバイス、IonQデバイス、および3つのD-Wave量子アニールを使用します。 各フェアサンプリング問題に対して、各ハードウェアプロバイダが与えるグラウンド状態の確率、各グラウンド状態の解の周波数の相対的公正度、およびアグリゲートエラーを測定する。 以上の結果から, NISQデバイスは, まだ公平なサンプリングが得られていないことが明らかとなった。 また、フロントエンド(すなわち量子回路記述)とバックエンドコンパイルのシームレスな統合を実現するために、まだ何をする必要があるかを説明するコンパイル技術に特に焦点をあてて、ソフトウェアスタックの違いを観察します。

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