論文の概要: Classical Sampling of Random Quantum Circuits with Bounded Fidelity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15083v1
• Date: Thu, 30 Dec 2021 14:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 21:09:52.444924
• Title: Classical Sampling of Random Quantum Circuits with Bounded Fidelity
• Title（参考訳）: 有界忠実性をもつランダム量子回路の古典的サンプリング
• Authors: Gleb Kalachev, Pavel Panteleev, PengFei Zhou, Man-Hong Yung
• Abstract要約: 任意のランダム量子回路の確率分布を生成するための古典的なサンプリングアルゴリズムを提案する。 古典的には、シカモア53量子ビットチップの20サイクル回路に基づいて、その忠実度を0.2%に制限した100万のサンプルを生成した。 我々は,Zuchongzhi 56-qubit 20-cycle 回路では,Selene スーパーコンピュータを用いて,忠実度 0.066% の 1M サンプルを生成可能であると推定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Random circuit sampling has become a popular means for demonstrating the superiority of quantum computers over classical supercomputers. While quantum chips are evolving rapidly, classical sampling algorithms are also getting better and better. The major challenge is to generate bitstrings exhibiting an XEB fidelity above that of the quantum chips. Here we present a classical sampling algorithm for producing the probability distribution of any given random quantum circuit, where the fidelity can be rigorously bounded. Specifically, our algorithm performs rejection sampling after the introduced very recently multi-tensor contraction algorithm. We show that the fidelity can be controlled by partially contracting the dominant paths in the tensor network and by adjusting the number of batches used in the rejection sampling. As a demonstration, we classically produced 1 million samples with the fidelity bounded by 0.2%, based on the 20-cycle circuit of the Sycamore 53-qubit quantum chip. Though this task was initially estimated to take 10,000 years on the Summit supercomputer, it took about 14.5 days using our algorithm on a relatively small cluster with 32 GPUs (Tesla V100 16GB). Furthermore, we estimate that for the Zuchongzhi 56-qubit 20-cycle circuit one can produce 1M samples with fidelity 0.066% using the Selene supercomputer with 4480 GPUs (Tesla A100 80GB) in about 4 days.
• Abstract（参考訳）: ランダム回路サンプリングは、古典的スーパーコンピュータよりも量子コンピュータの優位性を示す一般的な手段となっている。 量子チップは急速に進化しているが、古典的なサンプリングアルゴリズムも改善されている。 最大の課題は、量子チップよりもXEB忠実度が高いビットストリングを生成することである。 ここでは、任意のランダム量子回路の確率分布を生成するための古典的なサンプリングアルゴリズムについて述べる。 具体的には,最近導入されたマルチテンソル縮小アルゴリズムを用いて拒絶サンプリングを行う。 テンソルネットワークにおいて支配的な経路を部分的に収縮させ, 拒否サンプリングに使用するバッチ数を調整することにより, 忠実度を制御可能であることを示す。 実証実験として,シカモア53量子ビット量子チップの20サイクル回路に基づいて,忠実度0.2%の100万サンプルを古典的に生成した。 このタスクは当初、Summitスーパーコンピュータで1万年を要すると見積もられていたが、我々のアルゴリズムを32GPU(Tesla V100 16GB)の比較的小さなクラスタ上で使用するのに約14.5日を要した。 さらに,Zuchongzhi 56量子ビット20サイクル回路では,4480 GPU (Tesla A100 80GB) のSeleneスーパーコンピュータを約4日間で0.066%の忠実度で1Mサンプルを生成することができると推定した。

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