論文の概要: Exponential advantage on noisy quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09371v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 22:45:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 19:46:47.712325
• Title: Exponential advantage on noisy quantum computers
• Title（参考訳）: 雑音量子コンピュータにおける指数的優位性
• Authors: Ismail Yunus Akhalwaya, Shashanka Ubaru, Kenneth L. Clarkson, Mark S. Squillante, Vishnu Jejjala, Yang-Hui He, Kugendran Naidoo, Vasileios Kalantzis, Lior Horesh
• Abstract要約: NISQ-TDAは、任意の古典的データに対する指数的高速化を証明可能な量子機械学習アルゴリズムである。 我々は,このアルゴリズムが雑音に対して頑健であることを実証的に確認し,目標深度と雑音レベルを提供し,短期的,非フォールト耐性の量子的優位性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.696562359310303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing offers the potential of exponential speedup over classical computation for certain problems. However, many of the existing algorithms with provable speedups require currently unavailable fault-tolerant quantum computers. We present NISQ-TDA, the first fully implemented quantum machine learning algorithm with provable exponential speedup on arbitrary classical (non-handcrafted) data and needing only a linear circuit depth. We report the successful execution of our NISQ-TDA algorithm, applied to small datasets run on quantum computing devices, as well as on noisy quantum simulators. We empirically confirm that the algorithm is robust to noise, and provide target depths and noise levels to realize near-term, non-fault-tolerant quantum advantage on real-world problems. Our unique data-loading projection method is the main source of noise robustness, introducing a new self-correcting data-loading approach.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、ある問題に対する古典計算よりも指数関数的なスピードアップの可能性を提供する。 しかし、実現可能なスピードアップを持つ既存のアルゴリズムの多くは、現在使用できないフォールトトレラント量子コンピュータを必要とする。 NISQ-TDAは、任意の古典的(手作りでない)データに対する指数的高速化を証明可能とし、線形回路深度のみを必要とする最初の完全実装量子機械学習アルゴリズムである。 量子コンピューティングデバイス上で実行される小さなデータセットや、ノイズの多い量子シミュレータに適用されるnisq-tdaアルゴリズムの実行が成功したことを報告する。 このアルゴリズムが雑音に対して頑健であることを実証的に確認し、実世界の問題に対して短期的かつ非フォールトトレラントな量子アドバンテージを実現するための目標深度とノイズレベルを提供する。 我々のユニークなデータローディングプロジェクション手法は、新しい自己補正データローディングアプローチを導入し、ノイズロバスト性の主要な源である。

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