論文の概要: Stochastic Approach For Simulating Quantum Noise Using Tensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15874v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 03:44:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-21 05:43:40.432828
• Title: Stochastic Approach For Simulating Quantum Noise Using Tensor Networks
• Title（参考訳）: テンソルネットワークを用いた量子ノイズの確率的シミュレーション
• Authors: William Berquist, Danylo Lykov, Minzhao Liu, Yuri Alexeev
• Abstract要約: シミュレーション誤差は, 多数の量子ビットに対しても比較的低いことが示される。 このスライシング技術を用いることで,スーパーコンピュータを用いて最大100 qubitOA回路を高深さでシミュレートできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8258451067861933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noisy quantum simulation is challenging since one has to take into account the stochastic nature of the process. The dominating method for it is the density matrix approach. In this paper, we evaluate conditions for which this method is inferior to a substantially simpler way of simulation. Our approach uses stochastic ensembles of quantum circuits, where random Kraus operators are applied to original quantum gates to represent random errors for modeling quantum channels. We show that our stochastic simulation error is relatively low, even for large numbers of qubits. We implemented this approach as a part of the QTensor package. While usual density matrix simulations on average hardware are challenging at $n>15$, we show that for up to $n\lesssim 30$, it is possible to run embarrassingly parallel simulations with $<1\%$ error. By using the tensor slicing technique, we can simulate up to 100 qubit QAOA circuits with high depth using supercomputers.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い量子シミュレーションは、プロセスの確率的性質を考慮する必要があるため、難しい。 その支配方法は密度行列のアプローチである。 本稿では,本手法が比較的単純なシミュレーション手法に劣る条件を評価する。 提案手法は量子回路の確率的アンサンブルを用いており、ランダムなクラウス作用素を元の量子ゲートに適用して量子チャネルをモデル化するためのランダムなエラーを表現する。 我々は,多数の量子ビットに対して,確率的シミュレーション誤差が比較的低いことを示す。 このアプローチはQTensorパッケージの一部として実装しました。 平均ハードウェア上の通常の密度行列シミュレーションは、n>15$で難しいが、最大$n\lesssim 30$の場合、恥ずかしいほど並列なシミュレーションを$<1\%$エラーで実行することが可能である。 テンソルスライシング技術を用いることで、スーパーコンピュータを用いて100キュービットのQAOA回路を高深さでシミュレートできる。

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