論文の概要: Assessing requirements to scale to practical quantum advantage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07629v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 18:50:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 06:53:15.303091
• Title: Assessing requirements to scale to practical quantum advantage
• Title（参考訳）: 実用的な量子アドバンテージへのスケール要件の評価
• Authors: Michael E. Beverland, Prakash Murali, Matthias Troyer, Krysta M. Svore, Torsten Hoefler, Vadym Kliuchnikov, Guang Hao Low, Mathias Soeken, Aarthi Sundaram, and Alexander Vaschillo
• Abstract要約: 大規模量子アプリケーションに必要なリソースを推定するために,スタックの層を抽象化し,量子リソース推定のためのフレームワークを開発する。 3つのスケールされた量子アプリケーションを評価し、実用的な量子優位性を達成するために数十万から数百万の物理量子ビットが必要であることを発見した。 私たちの研究の目標は、より広範なコミュニティがスタック全体の設計選択を探索できるようにすることで、実用的な量子的優位性に向けた進歩を加速することにあります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.22441723982983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While quantum computers promise to solve some scientifically and commercially valuable problems thought intractable for classical machines, delivering on this promise will require a large-scale quantum machine. Understanding the impact of architecture design choices for a scaled quantum stack for specific applications, prior to full realization of the quantum system, is an important open challenge. To this end, we develop a framework for quantum resource estimation, abstracting the layers of the stack, to estimate resources required across these layers for large-scale quantum applications. Using a tool that implements this framework, we assess three scaled quantum applications and find that hundreds of thousands to millions of physical qubits are needed to achieve practical quantum advantage. We identify three qubit parameters, namely size, speed, and controllability, that are critical at scale to rendering these applications practical. A goal of our work is to accelerate progress towards practical quantum advantage by enabling the broader community to explore design choices across the stack, from algorithms to qubits.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、古典機械にとって難解と思われる科学的かつ商業的に価値のある問題を解くことを約束するが、この約束を果たすには大規模な量子機械が必要である。 量子システムの完全な実現に先立って、特定のアプリケーションに対するスケールド量子スタックのアーキテクチャ設計選択の影響を理解することは、重要なオープンチャレンジである。 そこで我々は,スタックの層を抽象化した量子資源推定フレームワークを開発し,これらの層にまたがる大規模量子アプリケーションに必要なリソースを推定する。 このフレームワークを実装したツールを使って、3つのスケールした量子アプリケーションを評価し、実用的な量子優位性を達成するために数十万から数百万の物理キュービットが必要であることを見出します。 これらのアプリケーションを実用的なものにするには, サイズ, 速度, 制御性という3つの量子ビットパラメータが不可欠である。 我々の研究の目標は、アルゴリズムから量子ビットまで、幅広いコミュニティがスタック全体の設計選択を探索できるようにすることで、実用的な量子優位性に向けた進歩を加速することである。

関連論文リスト

• The curse of random quantum data [62.24825255497622]
  量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。 量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。 この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T12:18:07Z)
• Robust Implementation of Discrete-time Quantum Walks in Any Finite-dimensional Quantum System [2.646968944595457]
  離散時間量子ウォーク(DTQW)は、回路実装に最も適した選択の1つである。 本稿では,ゲート数および回路深さに関する回路コストを半減することに成功した。 提案手法の工学的卓越性には、近似効率を持つ任意の有限次元量子系にDTQWを実装している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T13:07:13Z)
• A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.387179833629254]
  我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。 他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z)
• Quantum utility -- definition and assessment of a practical quantum advantage [0.0]
  さまざまなユースケースには,サイズや重量,消費電力,データプライバシなど,さまざまな要件があります。 本稿では,これらの特徴を量子ユーティリティの概念に取り入れることを目的とする。 様々な応用のための量子コンピュータの有効性と実用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T18:33:46Z)
• Quantum Neural Architecture Search with Quantum Circuits Metric and Bayesian Optimization [2.20200533591633]
  各量子状態に対するゲートの作用を特徴付ける新しい量子ゲート距離を提案する。 提案手法は、経験的量子機械学習の3つの問題において、ベンチマークを著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T16:23:24Z)
• Efficient criteria of quantumness for a large system of qubits [58.720142291102135]
  大規模部分量子コヒーレント系の基本パラメータの無次元結合について論じる。 解析的および数値計算に基づいて、断熱進化中の量子ビット系に対して、そのような数を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T23:50:05Z)
• Realization of arbitrary doubly-controlled quantum phase gates [62.997667081978825]
  本稿では,最適化問題における短期量子優位性の提案に着想を得た高忠実度ゲートセットを提案する。 3つのトランペット四重項のコヒーレントな多レベル制御を編成することにより、自然な3量子ビット計算ベースで作用する決定論的連続角量子位相ゲートの族を合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:49:09Z)
• On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
  そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。 私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z)
• Quantum Architecture Search via Deep Reinforcement Learning [0.0]
  できるだけ少ないゲートを持つ特定の量子状態を生成するための量子ゲートシーケンスを設計するのは簡単ではない。 そこで本研究では,深層強化学習(DRL)を応用した量子アーキテクチャ探索フレームワークを提案する。 エージェント内の量子物理学の知識を符号化することなく、マルチキュービットGHZ状態に対する量子ゲート列の生成に成功したことを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T18:53:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。