論文の概要: Quantum Computer Benchmarking via Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09457v1
• Date: Fri, 17 Dec 2021 11:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-04 07:19:37.718543
• Title: Quantum Computer Benchmarking via Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: 量子アルゴリズムによる量子コンピュータベンチマーク
• Authors: Konstantinos Georgopoulos and Clive Emary and Paolo Zuliani
• Abstract要約: 本稿では,量子アルゴリズム,アーキテクチャを意識した量子ノイズモデル,および量子コンピュータをベンチマークする理想的なシミュレータを利用するフレームワークを提案する。 ベンチマークメトリクスは、量子コンピュータの進化と、シミュレートされたノイズと理想的な量子進化の違いを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a framework that utilizes quantum algorithms, an architecture aware quantum noise model and an ideal simulator to benchmark quantum computers. The benchmark metrics highlight the difference between the quantum computer evolution and the simulated noisy and ideal quantum evolutions. We utilize our framework for benchmarking three IBMQ systems. The use of multiple algorithms, including continuous-time ones, as benchmarks stresses the computers in different ways highlighting their behaviour for a diverse set of circuits. The complexity of each quantum circuit affects the efficiency of each quantum computer, with increasing circuit size resulting in more noisy behaviour. Furthermore, the use of both a continuous-time quantum algorithm and the decomposition of its Hamiltonian also allows extracting valuable comparisons regarding the efficiency of the two methods on quantum systems. The results show that our benchmarks provide sufficient and well-rounded information regarding the performance of each quantum computer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子アルゴリズム,アーキテクチャを意識した量子ノイズモデル,および量子コンピュータをベンチマークする理想的なシミュレータを利用するフレームワークを提案する。 ベンチマークの指標は、量子コンピュータの進化とシミュレーションされたノイズと理想的な量子進化の違いを浮き彫りにしている。 我々は3つのIBMQシステムのベンチマークにフレームワークを利用する。 ベンチマークとしての連続時間を含む複数のアルゴリズムの使用は、様々な回路の振る舞いを強調する異なる方法でコンピュータを強調させる。 各量子回路の複雑さは、各量子コンピュータの効率に影響を与え、回路サイズが大きくなると、よりノイズの多い振る舞いが引き起こされる。 さらに、連続時間量子アルゴリズムとハミルトンの分解の両方を使用することで、2つの手法の量子系における効率性に関する貴重な比較を抽出することができる。 その結果,各量子コンピュータの性能に関する十分な情報が得られることがわかった。

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