論文の概要: Quantum utility -- definition and assessment of a practical quantum advantage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02138v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 18:33:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 13:43:32.800642
• Title: Quantum utility -- definition and assessment of a practical quantum advantage
• Title（参考訳）: 量子ユーティリティ -- 実用的な量子優位性の定義と評価
• Authors: Nils Herrmann, Daanish Arya, Marcus W. Doherty, Angus Mingare, Jason C. Pillay, Florian Preis, Stefan Prestel
• Abstract要約: 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。
• 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: Several benchmarks have been proposed to holistically measure quantum computing performance. While some have focused on the end user's perspective (e.g., in application-oriented benchmarks), the real industrial value taking into account the physical footprint of the quantum processor are not discussed. Different use-cases come with different requirements for size, weight, power consumption, or data privacy while demanding to surpass certain thresholds of fidelity, speed, problem size, or precision. This paper aims to incorporate these characteristics into a concept coined quantum utility, which demonstrates the effectiveness and practicality of quantum computers for various applications where quantum advantage -- defined as either being faster, more accurate, or demanding less energy -- is achieved over a classical machine of similar size, weight, and cost. To successively pursue quantum utility, a level-based classification scheme -- constituted as application readiness levels (ARLs) -- as well as extended classification labels are introduced. These are demonstratively applied to different quantum applications from the fields of quantum chemistry, quantum simulation, quantum machine learning, and data analysis followed by a brief discussion.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの性能を水平に測定するいくつかのベンチマークが提案されている。 エンドユーザの視点(例えばアプリケーション指向のベンチマーク)に注目する向きもあるが、量子プロセッサの物理的フットプリントを考慮した実際の産業価値は議論されていない。 異なるユースケースには、サイズ、重量、電力消費量、データプライバシの要求が異なるが、忠実性、速度、問題サイズ、正確性といった一定のしきい値を超える必要がある。 本稿では,これらの特性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しており,量子優位性 – より速く,より正確か,より少ないエネルギー要求 – が,同じ大きさ,重み,コストの古典的マシン上で実現される様々なアプリケーションにおいて,量子コンピュータの有効性と実用性を示す。 量子ユーティリティを次々に追求するために、アプリケーション即応レベル(arls)として構成されるレベルベースの分類スキームと、拡張された分類ラベルが導入される。 これらは、量子化学、量子シミュレーション、量子機械学習、データ分析といった分野の異なる量子応用に実証的に適用される。

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