論文の概要: Fast quantum circuit cutting with randomized measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14734v1
- Date: Fri, 29 Jul 2022 15:13:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 02:16:25.672024
- Title: Fast quantum circuit cutting with randomized measurements
- Title（参考訳）: ランダム化測定による高速量子回路切断
- Authors: Angus Lowe, Matija Medvidovi\'c, Anthony Hayes, Lee J. O'Riordan,
Thomas R. Bromley, Juan Miguel Arrazola, Nathan Killoran
- Abstract要約: 本稿では,単一デバイス上で利用可能な物理量子ビット数を超えて,量子計算のサイズを拡大する手法を提案する。
これは、大きな回路の出力状態を異なるデバイス間で分離可能な状態として表すために、無作為に計測・準備チャネルを挿入することで達成される。
- 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: We propose a new method to extend the size of a quantum computation beyond
the number of physical qubits available on a single device. This is
accomplished by randomly inserting measure-and-prepare channels to express the
output state of a large circuit as a separable state across distinct devices.
Our method employs randomized measurements, resulting in a sample overhead that
is $\widetilde{O}(4^k / \varepsilon ^2)$, where $\varepsilon $ is the accuracy
of the computation and $k$ the number of parallel wires that are "cut" to
obtain smaller sub-circuits. We also show an information-theoretic lower bound
of $\Omega(2^k / \varepsilon ^2)$ for any comparable procedure. We use our
techniques to show that circuits in the Quantum Approximate Optimization
Algorithm (QAOA) with $p$ entangling layers can be simulated by circuits on a
fraction of the original number of qubits with an overhead that is roughly
$2^{O(p\kappa)}$, where $\kappa$ is the size of a known balanced vertex
separator of the graph which encodes the optimization problem. We obtain
numerical evidence of practical speedups using our method applied to the QAOA,
compared to prior work. Finally, we investigate the practical feasibility of
applying the circuit cutting procedure to large-scale QAOA problems on
clustered graphs by using a $30$-qubit simulator to evaluate the variational
energy of a $129$-qubit problem as well as carry out a $62$-qubit optimization.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,単一デバイス上で利用可能な物理量子ビット数を超えて,量子計算のサイズを拡大する手法を提案する。
これは、大きな回路の出力状態を別々のデバイス間で分離可能な状態として表現するために、無作為に測定・準備チャネルを挿入することで達成される。
この方法はランダム化された測定値を用い、サンプルのオーバーヘッドは$\widetilde{o}(4^k / \varepsilon ^2)$であり、ここで$\varepsilon $は計算の精度であり、$k$はより小さなサブ回路を得るために「カット」される平行線の数である。
また、任意の同等の手順に対して、情報理論的下界$\Omega(2^k / \varepsilon ^2)$を示す。
我々は, 量子近似最適化アルゴリズム (qaoa) における, 量子近似最適化アルゴリズム (quantum approximation optimization algorithm, qaoa) の回路が, 元の量子ビット数のごく一部で, 約$2^{o(p\kappa)} のオーバヘッドを持つ回路でシミュレート可能であることを示す。
本手法をqaoaに適用し,先行研究と比較して実用速度向上の数値的証明を得た。
最後に,回路切断法をクラスタグラフ上の大規模QAOA問題に適用する実現可能性について,30$-qubitシミュレータを用いて129$-qubit問題の変動エネルギーを評価し,62$-qubit最適化を行う。
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