論文の概要: Quantum Computational Advantage via 60-Qubit 24-Cycle Random Circuit
Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03494v2
- Date: Thu, 9 Sep 2021 06:08:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 20:51:30.542220
- Title: Quantum Computational Advantage via 60-Qubit 24-Cycle Random Circuit
Sampling
- Title（参考訳）: 60-Qubit 24-Cycle Random 回路サンプリングによる量子計算アドバンテージ
- Authors: Qingling Zhu, Sirui Cao, Fusheng Chen, Ming-Cheng Chen, Xiawei Chen,
Tung-Hsun Chung, Hui Deng, Yajie Du, Daojin Fan, Ming Gong, Cheng Guo, Chu
Guo, Shaojun Guo, Lianchen Han, Linyin Hong, He-Liang Huang, Yong-Heng Huo,
Liping Li, Na Li, Shaowei Li, Yuan Li, Futian Liang, Chun Lin, Jin Lin,
Haoran Qian, Dan Qiao, Hao Rong, Hong Su, Lihua Sun, Liangyuan Wang, Shiyu
Wang, Dachao Wu, Yulin Wu, Yu Xu, Kai Yan, Weifeng Yang, Yang Yang, Yangsen
Ye, Jianghan Yin, Chong Ying, Jiale Yu, Chen Zha, Cha Zhang, Haibin Zhang,
Kaili Zhang, Yiming Zhang, Han Zhao, Youwei Zhao, Liang Zhou, Chao-Yang Lu,
Cheng-Zhi Peng, Xiaobo Zhu, Jian-Wei Pan
- Abstract要約: textitZuchongzhi 2.1の読み出し精度は97.74%に大幅に改善されている。
より強力な量子プロセッサにより、より大規模なランダムな量子回路サンプリングを実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.18018507595303
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To ensure a long-term quantum computational advantage, the quantum hardware
should be upgraded to withstand the competition of continuously improved
classical algorithms and hardwares. Here, we demonstrate a superconducting
quantum computing systems \textit{Zuchongzhi} 2.1, which has 66 qubits in a
two-dimensional array in a tunable coupler architecture. The readout fidelity
of \textit{Zuchongzhi} 2.1 is considerably improved to an average of 97.74\%.
The more powerful quantum processor enables us to achieve larger-scale random
quantum circuit sampling, with a system scale of up to 60 qubits and 24 cycles.
The achieved sampling task is about 6 orders of magnitude more difficult than
that of Sycamore [Nature \textbf{574}, 505 (2019)] in the classic simulation,
and 3 orders of magnitude more difficult than the sampling task on
\textit{Zuchongzhi} 2.0 [arXiv:2106.14734 (2021)]. The time consumption of
classically simulating random circuit sampling experiment using
state-of-the-art classical algorithm and supercomputer is extended to tens of
thousands of years (about $4.8\times 10^4$ years), while \textit{Zuchongzhi}
2.1 only takes about 4.2 hours, thereby significantly enhancing the quantum
computational advantage.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの長期的優位性を保証するため、量子ハードウェアは、継続的に改良された古典的アルゴリズムとハードウェアの競合に耐えるためにアップグレードされるべきである。
ここでは超伝導量子コンピューティングシステム \textit{Zuchongzhi} 2.1 について述べる。
textit{Zuchongzhi} 2.1の読み出し忠実度は97.74\%まで大幅に向上する。
より強力な量子プロセッサは、最大60量子ビットと24サイクルのシステムスケールで、大規模でランダムな量子回路サンプリングを可能にします。
得られたサンプリングタスクは、古典的なシミュレーションにおいて、Sycamore [Nature \textbf{574}, 505 (2019)] よりも6桁ほど難しく、また \textit{Zuchongzhi} 2.0 [arXiv:2106.14734 (2021)] のサンプリングタスクよりも3桁ほど難しい。
最先端の古典的アルゴリズムとスーパーコンピュータを用いて、古典的にシミュレーションされたランダム回路サンプリング実験の時間消費は、数万年(約4.8\times 10^4$ years)に拡張され、 \textit{Zuchongzhi} 2.1 は約4.2時間しかかからない。
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