論文の概要: On proving the robustness of algorithms for early fault-tolerant quantum
computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11322v1
- Date: Thu, 22 Sep 2022 21:28:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 17:39:36.683078
- Title: On proving the robustness of algorithms for early fault-tolerant quantum
computers
- Title（参考訳）: 早期フォールトトレラント量子コンピュータにおけるアルゴリズムの堅牢性証明について
- Authors: Rutuja Kshirsagar, Amara Katabarwa, Peter D. Johnson
- Abstract要約: 位相推定のためのランダム化アルゴリズムを導入し,その性能を2つの単純なノイズモデルで解析する。
回路深度が約0.916倍である限り、ランダム化アルゴリズムは任意に高い確率で成功できると計算する。
- 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: The hope of the quantum computing field is that quantum architectures are
able to scale up and realize fault-tolerant quantum computing. Due to
engineering challenges, such "cheap" error correction may be decades away. In
the meantime, we anticipate an era of "costly" error correction, or early
fault-tolerant quantum computing. Costly error correction might warrant
settling for error-prone quantum computations. This motivates the development
of quantum algorithms which are robust to some degree of error as well as
methods to analyze their performance in the presence of error. We introduce a
randomized algorithm for the task of phase estimation and give an analysis of
its performance under two simple noise models. In both cases the analysis leads
to a noise threshold, below which arbitrarily high accuracy can be achieved by
increasing the number of samples used in the algorithm. As an application of
this general analysis, we compute the maximum ratio of the largest circuit
depth and the dephasing scale such that performance guarantees hold. We
calculate that the randomized algorithm can succeed with arbitrarily high
probability as long as the required circuit depth is less than 0.916 times the
dephasing scale.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング分野の希望は、量子アーキテクチャがスケールアップでき、フォールトトレラントな量子コンピューティングを実現することである。
エンジニアリング上の課題のため、このような"cheap"エラー訂正は数十年先になる可能性がある。
一方、我々は「コストのかかる」エラー修正の時代、あるいは早期のフォールトトレラント量子コンピューティングを予想する。
コストのかかる誤り訂正は、エラーを起こしやすい量子計算の解決を必要とするかもしれない。
これにより、ある程度の誤差にロバストな量子アルゴリズムの開発と、エラーが存在する場合にその性能を分析する方法が動機付けられる。
本稿では,位相推定のタスクに対するランダム化アルゴリズムを導入し,その性能を2つの単純な雑音モデルで解析する。
いずれの場合も、この分析はノイズしきい値につながり、アルゴリズムで使用するサンプル数を増やすことで、任意の精度を達成することができる。
この一般解析の応用として, 最大回路深度の最大比と, 性能保証が保たれるようなデファッショニングスケールを算出した。
そこで,本アルゴリズムは,回路深度の0.916倍以下であれば,任意に高い確率で実現可能であることを計算した。
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