論文の概要: Race for Quantum Advantage using Random Circuit Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13267v1
- Date: Wed, 23 Nov 2022 19:33:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 01:24:41.939365
- Title: Race for Quantum Advantage using Random Circuit Sampling
- Title(参考訳): ランダム回路サンプリングを用いた量子アドバンテージのレース
- Authors: Sangchul Oh, Sabre Kais
- Abstract要約: テンソルネットワークシミュレーションを用いて,従来のコンピュータから採取したビット列を比較した。
すべてのカラチェフらのサンプルはNIST乱数テストに合格する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Random circuit sampling, the task to sample bit strings from a random unitary
operator, has been performed to demonstrate quantum advantage on the Sycamore
quantum processor with 53 qubits and on the Zuchongzhi quantum processor with
56 and 61 qubits. Recently, it has been claimed that classical computers using
tensor network simulation could catch on current noisy quantum processors for
random circuit sampling. While the linear cross entropy benchmark fidelity is
used to certify all these claims, it may not capture in detail statistical
properties of outputs. Here, we compare the bit strings sampled from classical
computers using tensor network simulation by Pan et al. [Phys. Rev. Lett. 129,
090502 (2022)] and by Kalachev et al. [arXiv:2112.15083 (2021)] and from the
Sycamore and Zuchongzhi quantum processors. It is shown that all Kalachev et
al.'s samples pass the NIST random number tests. The heat maps of bit strings
show that Pan et al.'s and Kalachev et al.'s samples are quite different from
the Sycamore or Zuzhongzhi samples. The analysis with the Marchenko-Pastur
distribution and the Wasssertein distances demonstrates that Kalachev et al.'s
samples are statistically close to the Sycamore samples than Pan et al.'s while
the three datasets have similar values of the linear cross entropy fidelity.
Our finding implies that further study is needed to certify or beat the claims
of quantum advantage for random circuit sampling.
- Abstract(参考訳): ランダムなユニタリ演算子からビット文字列をサンプリングするタスクであるランダム回路サンプリングは、53キュービットのsycamore量子プロセッサと56キュービットと61キュービットのzuchongzhi量子プロセッサで量子アドバンテージを示すために行われた。
近年、テンソルネットワークシミュレーションを用いた古典的コンピュータは、ランダム回路サンプリングのために現在のノイズ量子プロセッサをキャッチできると主張している。
線形クロスエントロピーベンチマークの忠実度はこれらの主張の全てを証明するために使われるが、出力の詳細な統計的性質を捉えることはできない。
そこで,Panらによるテンソルネットワークシミュレーションを用いて,従来のコンピュータからサンプリングしたビット列を比較した。
[Phys. Rev. Lett. 129, 090502 (2022)], and by Kalachev et al.
[arxiv:2112.15083 (2021)]およびsycamoreおよびzuchongzhi量子プロセッサから。
すべてのカラチェフらのサンプルがNIST乱数テストに合格していることが示されている。
ビット弦の熱マップから、Pan et al. と Kalachev et al. のサンプルは、Sycamore や Zuzhongzhi のサンプルとは全く異なることが分かる。
マルテンコ・パストゥル分布とワッセルテイン距離による解析により、カラチェフらのサンプルはパンらよりも統計的にシカモアのサンプルに近づき、3つのデータセットは線形交叉エントロピーの忠実度に類似した値を持つことが示された。
我々の発見は、ランダム回路サンプリングの量子優位性の主張を証明または破るためにさらなる研究が必要であることを示唆している。
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