論文の概要: Low depth amplitude estimation on a trapped ion quantum computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09685v1
- Date: Mon, 20 Sep 2021 16:57:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 05:30:26.392575
- Title: Low depth amplitude estimation on a trapped ion quantum computer
- Title（参考訳）: 閉じ込められたイオン量子コンピュータによる低深度振幅推定
- Authors: Tudor Giurgica-Tiron, Sonika Johri, Iordanis Kerenidis, Jason Nguyen,
Neal Pisenti, Anupam Prakash, Ksenia Sosnova, Ken Wright and William Zeng
- Abstract要約: 振幅推定は、量子コンピュータが二次的なスピードアップを達成できる基本的な量子アルゴリズムプリミティブである。
近年の研究は、低深さ回路の高速化と引き換えに、そのようなアルゴリズムに必要な資源を幾らか削減することに成功している。
我々は,最先端のイオン量子コンピュータにおける振幅推定実験の結果を報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.443245599372994
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Amplitude estimation is a fundamental quantum algorithmic primitive that
enables quantum computers to achieve quadratic speedups for a large class of
statistical estimation problems, including Monte Carlo methods. The main
drawback from the perspective of near term hardware implementations is that the
amplitude estimation algorithm requires very deep quantum circuits. Recent
works have succeeded in somewhat reducing the necessary resources for such
algorithms, by trading off some of the speedup for lower depth circuits, but
high quality qubits are still needed for demonstrating such algorithms.
Here, we report the results of an experimental demonstration of amplitude
estimation on a state-of-the-art trapped ion quantum computer. The amplitude
estimation algorithms were used to estimate the inner product of randomly
chosen four-dimensional unit vectors, and were based on the maximum likelihood
estimation (MLE) and the Chinese remainder theorem (CRT) techniques.
Significant improvements in accuracy were observed for the MLE based approach
when deeper quantum circuits were taken into account, including circuits with
more than ninety two-qubit gates and depth sixty, achieving a mean additive
estimation error on the order of $10^{-2}$. The CRT based approach was found to
provide accurate estimates for many of the data points but was less robust
against noise on average. Last, we analyze two more amplitude estimation
algorithms that take into account the specifics of the hardware noise to
further improve the results.
- Abstract（参考訳）: 振幅推定は基本的な量子アルゴリズムプリミティブであり、モンテカルロ法を含む多くの統計量推定問題に対する量子コンピュータの二次速度向上を可能にする。
近距離ハードウェア実装の観点からの主な欠点は、振幅推定アルゴリズムが非常に深い量子回路を必要とすることである。
最近の研究は、低深度回路の高速化のいくつかをトレードオフすることで、そのようなアルゴリズムに必要なリソースを幾分減らすことに成功したが、そのようなアルゴリズムの実証には高品質な量子ビットが必要である。
本稿では,最先端の閉じ込め型イオン量子コンピュータ上での振幅推定実験結果について報告する。
振幅推定アルゴリズムは、ランダムに選択された4次元単位ベクトルの内部積を推定するために用いられ、最大極大推定(MLE)と中国の剰余定理(CRT)技術に基づいていた。
mleに基づくアプローチでは、90以上の2量子ビットゲートと深さ60の回路を含む深い量子回路を考慮した場合の精度が大幅に向上し、平均加算誤差は10^{-2}$となった。
CRTに基づくアプローチは、多くのデータポイントに対して正確な推定を提供するが、平均的なノイズに対する堅牢性は低い。
最後に,ハードウェアノイズの固有性を考慮した2つの振幅推定アルゴリズムを解析し,結果をさらに改善する。
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