論文の概要: Scalable randomized benchmarking of quantum computers using mirror circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09853v2
• Date: Mon, 10 Oct 2022 15:36:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-04 05:07:03.429741
• Title: Scalable randomized benchmarking of quantum computers using mirror circuits
• Title（参考訳）: ミラー回路を用いた量子コンピュータのスケーラブルランダム化ベンチマーク
• Authors: Timothy Proctor, Stefan Seritan, Kenneth Rudinger, Erik Nielsen, Robin Blume-Kohout, Kevin Young
• Abstract要約: クリフォードゲートのスケーラブルで堅牢で柔軟なランダム化ベンチマークを行う方法を示す。 本手法は, 平均多ビット論理層の不完全性を推定する。 次に、クラウド量子コンピューティングプラットフォームの16個の物理量子ビットを使用して、我々の技術がクロストークエラーを明らかにし、定量化できることを実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of quantum gates is often assessed using some form of randomized benchmarking. However, the existing methods become infeasible for more than approximately five qubits. Here we show how to use a simple and customizable class of circuits -- randomized mirror circuits -- to perform scalable, robust, and flexible randomized benchmarking of Clifford gates. We show that this technique approximately estimates the infidelity of an average many-qubit logic layer, and we use simulations of up to 225 qubits with physically realistic error rates in the range 0.1-1% to demonstrate its scalability. We then use up to 16 physical qubits of a cloud quantum computing platform to demonstrate that our technique can reveal and quantify crosstalk errors in many-qubit circuits.
• Abstract（参考訳）: 量子ゲートの性能はランダム化ベンチマークによって評価されることが多い。 しかし、既存の手法はおよそ5キュービット以上では実現できない。 ここでは、cliffordゲートのスケーラブルでロバストで柔軟なランダム化ベンチマークを実行するために、シンプルでカスタマイズ可能な回路クラス -- ランダム化ミラー回路 -- を使用する方法を示す。 本手法は, 平均多ビット論理層の不完全性を推定し, 実測誤差率0.1-1%の範囲で最大225量子ビットのシミュレーションを用いて, その拡張性を実証する。 次に、クラウド量子コンピューティングプラットフォームの最大16の物理的量子ビットを使用して、我々の技術が多量子ビット回路でクロストークエラーを明らかにし、定量化できることを実証します。

関連論文リスト

• 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)
• Counting collisions in random circuit sampling for benchmarking quantum computers [0.7252027234425332]
  ランダムな量子回路の測定における衝突回数のカウントは、量子コンピュータの品質の実用的なベンチマークとなることを示す。 この量は、適切に正規化されている場合、「衝突異常」ベンチマークや「衝突容積」テストとして使用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T11:12:30Z)
• 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)
• Faster Born probability estimation via gate merging and frame optimisation [3.9198548406564604]
  任意の量子回路の出力確率はモンテカルロサンプリングを用いて推定できる。 回路ゲート最適化とフレーム最適化の2つの古典的なサブルーチンを提案する。 提案手法は, ランダム回路の全ての試験ケースに対して, 負性率オーバーヘッドのスケーリングを改良するものであることを数値的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-24T14:18:34Z)
• Generalization Metrics for Practical Quantum Advantage in Generative Models [68.8204255655161]
  生成モデリングは量子コンピュータにとって広く受け入れられている自然のユースケースである。 我々は,アルゴリズムの一般化性能を計測して,生成モデリングのための実用的な量子優位性を探索する,単純で曖昧な手法を構築した。 シミュレーションの結果、我々の量子にインスパイアされたモデルは、目に見えない、有効なサンプルを生成するのに、最大で68倍の費用がかかります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-21T16:35:35Z)
• Quantum computational advantage attested by nonlocal games with the cyclic cluster state [0.0]
  本稿では,目的的かつハードウェアに依存しない方法で,無条件の量子優位性を証明できるベル型非局所ゲームを提案する。 我々のゲームは、利用可能な量子ビットの数が増加するにつれて、プリフォールトトレラントな状態にある量子コンピュータのための実用的でスケーラブルな定量的ベンチマークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T17:43:38Z)
• Differentiable Model Compression via Pseudo Quantization Noise [99.89011673907814]
  本稿では,モデルパラメータに独立な擬似量子化雑音を加えて量子化演算子の効果を近似する。 本手法が,画像分類,言語モデリング,音声ソース分離などのベンチマークやアーキテクチャにおいて,最先端の量子化技術を上回ることを実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-20T14:14:03Z)
• Simulating the Sycamore quantum supremacy circuits [7.15956388718641]
  量子回路シミュレーションのための一般的なテンソルネットワーク手法を提案する。 応用として,GoogleのSycamore回路のサンプリング問題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T14:55:15Z)
• Laser-annealing Josephson junctions for yielding scaled-up superconducting quantum processors [4.522152274205814]
  我々は、キュービット周波数の設定精度を約10倍改善したことを示す。 トランスモン量子ビットおよびクロス共振ゲートアーキテクチャを損なう「周波数衝突」の種類を同定する。 ポスト・ファブリケーション・チューニングがなければ、実行可能な格子を見つける確率は急速に 0 に近づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:03:43Z)
• Boundaries of quantum supremacy via random circuit sampling [69.16452769334367]
  Googleの最近の量子超越性実験は、量子コンピューティングがランダムな回路サンプリングという計算タスクを実行する遷移点を示している。 観測された量子ランタイムの利点の制約を、より多くの量子ビットとゲートで検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T20:11:53Z)

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。