論文の概要: Single-Qubit Cross Platform Comparison of Quantum Computing Hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11334v1
- Date: Wed, 25 Aug 2021 16:47:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 05:23:08.025939
- Title: Single-Qubit Cross Platform Comparison of Quantum Computing Hardware
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングハードウェアの単一量子ビットクロスプラットフォーム比較
- Authors: Adrien Suau, Jon Nelson, Marc Vuffray, Andrey Y. Lokhov, Lukasz
Cincio, Carleton Coffrin
- Abstract要約: 本研究では、量子計算の両モデルにおいて、個々の量子ビットの基本的な性能特性を測定するための単一量子ビットプロトコルを提案する。
提案プロトコルは、数千の量子ビットを持つ大規模な量子コンピュータにスケールし、特定のハードウェアデバイス内およびデバイスファミリー間での量子ビット特性の分布に関する洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.33951192243728
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a variety of quantum computing models and platforms become available,
methods for assessing and comparing the performance of these devices are of
increasing interest and importance. Despite being built of the same fundamental
computational unit, radically different approaches have emerged for
characterizing the performance of qubits in gate-based and quantum annealing
computers, limiting and complicating consistent cross-platform comparisons. To
fill this gap, this work proposes a single-qubit protocol (Q-RBPN) for
measuring some basic performance characteristics of individual qubits in both
models of quantum computation. The proposed protocol scales to large quantum
computers with thousands of qubits and provides insights into the distribution
of qubit properties within a particular hardware device and across families of
devices. The efficacy of the Q-RBPN protocol is demonstrated through the
analysis of more than 300 gate-based qubits spanning eighteen machines and 2000
annealing-based qubits from one machine, revealing some unexpected differences
in qubit performance. Overall, the proposed Q-RBPN protocol provides a new
platform-agnostic tool for assessing the performance of a wide range of
emerging quantum computing devices.
- Abstract（参考訳）: 様々な量子コンピューティングモデルやプラットフォームが利用可能になるにつれて、これらのデバイスの性能を評価し比較する手法は、関心と重要性を高めている。
同じ基本的な計算ユニットで構築されているにもかかわらず、ゲートベースおよび量子アニールコンピュータにおける量子ビットの性能を特徴付け、一貫したクロスプラットフォームの比較を制限し複雑化する、根本的に異なるアプローチが出現している。
このギャップを埋めるために、量子計算の両モデルにおいて個々の量子ビットの基本的な性能特性を測定するためのシングルキュービットプロトコル(Q-RBPN)を提案する。
提案プロトコルは、数千の量子ビットを持つ大規模な量子コンピュータにスケールし、特定のハードウェアデバイス内およびデバイスファミリー間での量子ビット特性の分布に関する洞察を提供する。
q-rbpnプロトコルの有効性は、18台のマシンにまたがる300以上のゲートベースの量子ビットと1台のマシンから2000個のアニーリングベースの量子ビットを分析し、予期せぬ性能の違いを明らかにした。
全体として、提案するQ-RBPNプロトコルは、幅広い新興量子コンピューティングデバイスの性能を評価するための、プラットフォームに依存しない新しいツールを提供する。
関連論文リスト
- Extending Quantum Perceptrons: Rydberg Devices, Multi-Class Classification, and Error Tolerance [67.77677387243135]
量子ニューロモーフィックコンピューティング(QNC)は、量子計算とニューラルネットワークを融合して、量子機械学習(QML)のためのスケーラブルで耐雑音性のあるアルゴリズムを作成する
QNCの中核は量子パーセプトロン(QP)であり、相互作用する量子ビットのアナログダイナミクスを利用して普遍的な量子計算を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-13T23:56:20Z) - Supervised binary classification of small-scale digits images with a trapped-ion quantum processor [56.089799129458875]
量子プロセッサは、考慮された基本的な分類タスクを正しく解くことができることを示す。
量子プロセッサの能力が向上するにつれ、機械学習の有用なツールになり得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T18:20:51Z) - 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) - Characterizing the Inter-Core Qubit Traffic in Large-Scale Quantum Modular Architectures [2.465579331213113]
大規模回路におけるモノリシック・テンポラル・コア間通信の時代の先駆的な特徴について述べる。
プログラムは、最大1000量子ビットをサポートする全対全接続コアアーキテクチャで実行される。
実証結果に基づいて,量子回路をマルチコアプロセッサにマッピングするための一連のガイドラインを提供し,大規模マルチコアアーキテクチャのベンチマークの基礎を定めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T09:54:41Z) - 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) - Characterizing quantum processors using discrete time crystals [0.0]
本稿では,離散時間結晶を用いたノイズ量子プロセッサの性能評価手法を提案する。
我々は、ターゲットシステムの全トポロジをカバーする量子ビットレイアウトの小さなセットを構築し、これらのセットに対して幅広いIBM Quantumプロセッサ上でメトリックを実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-18T16:08:50Z) - Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる
本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。
その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z) - Measuring NISQ Gate-Based Qubit Stability Using a 1+1 Field Theory and
Cycle Benchmarking [50.8020641352841]
量子ハードウェアプラットフォーム上でのコヒーレントエラーを, サンプルユーザアプリケーションとして, 横フィールドIsing Model Hamiltonianを用いて検討した。
プロセッサ上の物理位置の異なる量子ビット群に対する、日中および日中キュービット校正ドリフトと量子回路配置の影響を同定する。
また,これらの測定値が,これらの種類の誤差をよりよく理解し,量子計算の正確性を評価するための取り組みを改善する方法についても論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-08T23:12:55Z) - Distributed Quantum Computing with QMPI [11.71212583708166]
本稿では,分散量子アルゴリズムの高性能実装を実現するために,MPI(Message Passing Interface)の拡張を提案する。
量子MPIの試作実装に加えて,分散量子コンピューティングの性能モデルであるSENDQを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-03T18:30:43Z) - Higgs analysis with quantum classifiers [0.0]
我々は、$tbartH(bbarb)$分類問題に対する2つの量子分類器モデルを開発した。
この結果は、量子機械学習(QML)メソッドが類似あるいはより良い性能を持つことができるという概念の証明として役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-15T18:01:51Z) - Single-Qubit Fidelity Assessment of Quantum Annealing Hardware [10.728339674268788]
本研究では,個々の量子ビットの性能を定量化するための量子アニーリングシングル量子ビット評価プロトコルを提案する。
提案したプロトコルは、数千の量子ビットを持つ大きな量子アニールにスケールし、量子ビット特性の分布に関するユニークな洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T18:12:05Z)
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。