論文の概要: Defining Standard Strategies for Quantum Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02108v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 17:50:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 13:51:58.068842
• Title: Defining Standard Strategies for Quantum Benchmarks
• Title（参考訳）: 量子ベンチマークの標準戦略を定義する
• Authors: Mirko Amico, Helena Zhang, Petar Jurcevic, Lev S. Bishop, Paul Nation, Andrew Wack, and David C. McKay
• Abstract要約: 我々は、どのベンチマークも従うべき特徴のセットを定義し、ベンチマークと診断を区別する。 ベンチマーク最適化の問題点、それらの最適化がいつ適切か、どのように報告されるべきか、について論じる。 スケーラブルなミラー量子ボリュームベンチマークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1759008116536278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As quantum computers grow in size and scope, a question of great importance is how best to benchmark performance. Here we define a set of characteristics that any benchmark should follow -- randomized, well-defined, holistic, device independent -- and make a distinction between benchmarks and diagnostics. We use Quantum Volume (QV) [1] as an example case for clear rules in benchmarking, illustrating the implications for using different success statistics, as in Ref. [2]. We discuss the issue of benchmark optimizations, detail when those optimizations are appropriate, and how they should be reported. Reporting the use of quantum error mitigation techniques is especially critical for interpreting benchmarking results, as their ability to yield highly accurate observables comes with exponential overhead, which is often omitted in performance evaluations. Finally, we use application-oriented and mirror benchmarking techniques to demonstrate some of the highlighted optimization principles, and introduce a scalable mirror quantum volume benchmark. We elucidate the importance of simple optimizations for improving benchmarking results, and note that such omissions can make a critical difference in comparisons. For example, when running mirror randomized benchmarking, we observe a reduction in error per qubit from 2% to 1% on a 26-qubit circuit with the inclusion of dynamic decoupling.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータのサイズと範囲が大きくなるにつれて、パフォーマンスをベンチマークする方法が重要になる。 ここでは、任意のベンチマークが従うべき特徴 - ランダム化、明確に定義された、全体論的、デバイス独立 - のセットを定義し、ベンチマークと診断を区別する。 私たちは、ベンチマークにおける明確なルールの例として量子ボリューム(qv)[1]を使い、refのように、異なる成功統計を使用する意味を示す。 [2]. ベンチマーク最適化の問題点、それらの最適化がいつ適切か、どのように報告するべきかについて論じる。 高い精度の観測可能値を得る能力には指数的なオーバーヘッドが伴うため、パフォーマンス評価において省略されることが多いため、ベンチマーク結果の解釈には量子エラー軽減技術の使用が特に重要である。 最後に、アプリケーション指向およびミラーベンチマーク技術を用いて、強調された最適化原理を実証し、スケーラブルなミラー量子ボリュームベンチマークを導入する。 我々は、ベンチマーク結果を改善するための単純な最適化の重要性を解明し、これらの省略が比較において重要な違いをもたらすことに留意する。 例えば、ミラーランダム化ベンチマークの実行時には、動的デカップリングを含む26量子ビット回路上で、キュービット当たりのエラーを2%から1%に削減する。

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