論文の概要: Testing Quantum Mechanics using Noisy Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02201v4
• Date: Thu, 25 Aug 2022 15:27:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-19 22:22:50.116755
• Title: Testing Quantum Mechanics using Noisy Quantum Computers
• Title（参考訳）: ノイズ量子コンピュータを用いた量子力学のテスト
• Authors: Kevin Slagle
• Abstract要約: ノイズの多い量子デバイスを用いて,高複雑性な状態下で量子力学をテストすることを提案する。 量子力学は、我々の手順の忠実度が回路深さとともに指数関数的に減衰することを予測している。 非常に情報性の高い実験には数千キュービットしか必要としない。
• 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: We outline a proposal to test quantum mechanics in the high-complexity regime using noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. The procedure involves simulating a non-Clifford random circuit, followed by its inverse, and then checking that the resulting state is the same as the initial state. We are motivated by the hypothesis that quantum mechanics is not fundamental, but instead emerges from a theory with less computational power, such as classical mechanics. This emergent quantum mechanics (EmQM) hypothesis makes the prediction that quantum computers will not be capable of sufficiently complex quantum computations. We show that quantum mechanics predicts that the fidelity of our procedure decays exponentially with circuit depth (due to noise in NISQ devices), while EmQM predicts that the fidelity will decay significantly more rapidly for sufficiently deep circuits, which is the experimental signature that we propose to search for. We estimate rough bounds for when possible signals of EmQM should be expected. Furthermore, we find that highly informative experiments should require only thousands qubits.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ノイズ中規模量子(nisq)デバイスを用いた高複素状態下での量子力学テストの提案について概説する。 この手順は、非クリフォードランダム回路をシミュレートし、その後その逆となり、結果の状態が初期状態と同じであることを確認する。 我々は、量子力学は基本的なものではなく、古典力学のような計算力の少ない理論から生まれるという仮説に動機づけられている。 この創発的量子力学(EmQM)仮説は、量子コンピュータが十分に複雑な量子計算をできないと予測する。 量子力学は(nisqデバイスにおけるノイズによる)回路の深さが指数関数的に減少すると予測し、emqmは十分に深い回路では精度が著しく低下すると予想し、これは我々が探す実験的な署名である。 我々は、EmQMの信号が期待されるときの粗境界を推定する。 さらに、非常に有益な実験は数千キュービットしか必要としない。

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