論文の概要: Estimating the randomness of quantum circuit ensembles up to 50 qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09900v3
• Date: Wed, 22 Mar 2023 17:13:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 04:26:48.510293
• Title: Estimating the randomness of quantum circuit ensembles up to 50 qubits
• Title（参考訳）: 50量子ビットまでの量子回路アンサンブルのランダム性の推定
• Authors: Minzhao Liu, Junyu Liu, Yuri Alexeev, Liang Jiang
• Abstract要約: ランダム回路が任意のランダムなユニタリを近似する能力は,その複雑性,表現性,訓練性に影響を及ぼすことを示す。 我々の研究は、大規模テンソルネットワークシミュレーションが量子情報科学におけるオープンな問題に重要なヒントを与える可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.775777593425452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Random quantum circuits have been utilized in the contexts of quantum supremacy demonstrations, variational quantum algorithms for chemistry and machine learning, and blackhole information. The ability of random circuits to approximate any random unitaries has consequences on their complexity, expressibility, and trainability. To study this property of random circuits, we develop numerical protocols for estimating the frame potential, the distance between a given ensemble and the exact randomness. Our tensor-network-based algorithm has polynomial complexity for shallow circuits and is high-performing using CPU and GPU parallelism. We study 1. local and parallel random circuits to verify the linear growth in complexity as stated by the Brown-Susskind conjecture, and; 2. hardware-efficient ans\"atze to shed light on its expressibility and the barren plateau problem in the context of variational algorithms. Our work shows that large-scale tensor network simulations could provide important hints toward open problems in quantum information science.
• Abstract（参考訳）: ランダム量子回路は、量子超越的な実証、化学と機械学習のための変分量子アルゴリズム、ブラックホール情報といった文脈で利用されている。 ランダム回路が任意のランダムなユニタリを近似する能力は、その複雑さ、表現性、訓練性に影響を及ぼす。 ランダム回路の特性を調べるために, フレームポテンシャル, 与えられたアンサンブル間の距離, 正確なランダムネスを推定するための数値プロトコルを開発した。 我々のテンソルネットワークに基づくアルゴリズムは、浅い回路に対して多項式複雑性を持ち、CPUとGPUの並列処理により高い性能を発揮する。 研究は 1.Brown-Susskind予想によって述べられている複雑性の線形成長を検証する局所的および並列的ランダム回路 2. ハードウェア効率のよい ans\" は, 変動アルゴリズムの文脈における表現性や不毛な高原問題に光を当てる。 我々の研究は、大規模テンソルネットワークシミュレーションが量子情報科学におけるオープンな問題に重要なヒントを与える可能性を示唆している。

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