論文の概要: Non-Randomness of Google's Quantum Supremacy Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06046v2
• Date: Tue, 19 Oct 2021 02:55:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-11 16:52:22.701037
• Title: Non-Randomness of Google's Quantum Supremacy Benchmark
• Title（参考訳）: GoogleのQuantum Supremacyベンチマークの非ランダム性
• Authors: Sangchul Oh and Sabre Kais
• Abstract要約: Googleの量子ランダムビットサンプリングのランダム性を分析する。 Googleのデータにはビット1よりもビット0が多く含まれており、約2.8%の差があり、NISTの乱数テストに合格しない。 ワッサースタイン距離の計算により、Googleのランダムビットストリングは古典的なランダムビットストリングよりもハール測度のランダムビットストリングから遠く離れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The first achievement of quantum supremacy has been claimed recently by Google for the random quantum circuit benchmark with 53 superconducting qubits. Here, we analyze the randomness of Google's quantum random-bit sampling. The heat maps of Google's random bit-strings show stripe patterns at specific qubits in contrast to the Haar-measure or classical random-bit strings. Google's data contains more bit 0 than bit 1, i.e., about 2.8\% difference, and fail to pass the NIST random number tests, while the Haar-measure or classical random-bit samples pass. Their difference is also illustrated by the Marchenko-Pastur distribution and the Girko circular law of random matrices of random bit-strings. The calculation of the Wasserstein distances shows that Google's random bit-strings are farther away from the Haar-measure random bit-strings than the classical random bit-strings. Our results imply that random matrices and the Wasserstein distance could be new tools for analyzing the performance of quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 量子超越性の最初の達成は、53量子ビットのランダム量子回路ベンチマークのためにgoogleによって最近主張された。 ここでは、Googleの量子ランダムビットサンプリングのランダム性を分析する。 googleのランダムビット列のヒートマップは、haar-measureやclassic random-bit stringとは対照的に、特定のキュービットのストライプパターンを示している。 googleのデータはビット1、すなわち約2.8\%の差よりもビット0が多く、nist乱数テストに合格せず、haar-measureまたはclassic random-bitサンプルは通過する。 それらの差は、ランダムなビットストリングのランダム行列のマルテンコ・パストゥル分布とギルコ円法則によっても示される。 ワッサースタイン距離の計算により、Googleのランダムビットストリングは古典的なランダムビットストリングよりもハール測度のランダムビットストリングから遠く離れていることが示された。 その結果、ランダム行列とワッサースタイン距離は量子コンピュータの性能を解析するための新しいツールになる可能性が示唆された。

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