論文の概要: Quantum Random Number Generators : Benchmarking and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05328v1
- Date: Fri, 10 Jun 2022 19:03:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-09 22:55:20.437508
- Title: Quantum Random Number Generators : Benchmarking and Challenges
- Title（参考訳）: 量子乱数生成器 : ベンチマークと課題
- Authors: David Cirauqui, Miguel \'Angel Garc\'ia-March, Guillem Guig\'o
Corominas, Tobias Gra\ss, Przemys{\l}aw R. Grzybowski, Gorka Mu\~noz-Gil, J.
R. M. Saavedra, Maciej Lewenstein
- Abstract要約: QRNG(Quantum Random Number Generators)の現状について論じる。
その結果,古典的擬似乱数生成器(PRNG)の諸特性と比較した。
QRNGの要件を、速度、アクセスの迅速性、効率性の観点から見積もる。
- 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 discuss the current state of the art of Quantum Random Number Generators
(QRNG) and their possible applications in the search for quantum advantages. To
this aim, we first discuss a possible way of benchmarking QRNG by applying them
to the computation of complicated and hard to realize classical simulations,
such as critical dynamics in two-dimensional Ising lattices. These are
performed with the help of computing devices based on field-programmable gate
arrays (FPGAs) or graphic processing units (GPUs). The results obtained for
QRNG are compared with those obtained by classical pseudo-random number
generators (PRNG) of various qualities. Monte Carlo simulations of critical
dynamics in moderate lattice sizes (128$\times$128) start to be sensitive to
the correlations present in pseudo-random numbers sequences, allowing us to
detect them. By comparing our analysis with that of Ref. [PRE {\bf 93}, 022113
(2016)], we estimate the requirements for QRNGs in terms of speed, rapidity of
access, and efficiency to achieve the objective of quantum advantage with
respect to the best PRNGs. We discuss the technical challenges associated with
this objective.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 量子乱数発生器(QRNG)の現状と, 量子的優位性の探索への応用について論じる。
そこで本研究では,QRNGを2次元イジング格子における臨界力学などの古典的シミュレーションの計算に応用することで,QRNGのベンチマークを行う可能性について論じる。
これらは、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)またはグラフィック処理ユニット(GPU)に基づく計算装置の助けを借りて実行される。
QRNGで得られた結果は、様々な品質の古典的擬似乱数生成器(PRNG)で得られたものと比較される。
中間格子サイズ(128$\times$128)における臨界力学のモンテカルロシミュレーションは擬似ランダム数列に存在する相関に敏感になり、それらを検出することができる。
我々の分析とRefを比較してみよう。
[pre {\bf 93}, 022113 (2016)] では, 最良prngに対する量子優位の目的を達成するために, qrngの速度, アクセスの迅速性, 効率の面での要件を見積もっている。
この目的に関連する技術的課題について論じる。
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