論文の概要: Bell sampling from quantum circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00083v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 17:57:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 01:32:52.556029
• Title: Bell sampling from quantum circuits
• Title（参考訳）: 量子回路からのベルサンプリング
• Authors: Dominik Hangleiter and Michael J. Gullans
• Abstract要約: 量子コンピュータのベンチマークに使用可能な,量子計算のモデルであるベルサンプリング(Bell sample)が見つかる。 ベルサンプリングでは、ベル基底の量子回路で作成された状態の2つのコピーを測定する。 ベルのサンプルは古典的に作りやすく、同時に回路シャドウと呼ばれるものを構成することが示されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A central challenge in the verification of quantum computers is benchmarking their performance as a whole and demonstrating their computational capabilities. In this work, we find a model of quantum computation, Bell sampling, that can be used for both of those tasks and thus provides an ideal stepping stone towards fault-tolerance. In Bell sampling, we measure two copies of a state prepared by a quantum circuit in the transversal Bell basis. We show that the Bell samples are classically intractable to produce and at the same time constitute what we call a circuit shadow: from the Bell samples we can efficiently extract information about the quantum circuit preparing the state, as well as diagnose circuit errors. In addition to known properties that can be efficiently extracted from Bell samples, we give two new and efficient protocols, a test for the depth of the circuit and an algorithm to estimate a lower bound to the number of T gates in the circuit. With some additional measurements, our algorithm learns a full description of states prepared by circuits with low T-count.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの検証における中心的な課題は、パフォーマンス全体をベンチマークし、計算能力を示すことである。 本研究では,両タスクに使用可能な量子計算のモデルであるベルサンプリング(bell sampling)を見つけ,フォールトトレランスへの理想的な一歩を与える。 ベルサンプリングでは,逆ベル基底の量子回路で作成された状態の2つのコピーを測定する。 ベルサンプルは古典的に抽出可能であり、同時に回路シャドーと呼ばれるものを構成することを示し、ベルサンプルから状態を作成する量子回路に関する情報を効率的に抽出し、回路エラーを診断することができる。 ベルサンプルから効率的に抽出できる既知の特性に加えて、回路の深さに対するテストと、回路内のtゲート数に対する下限を推定するアルゴリズムという2つの新しい効率的なプロトコルを与える。 さらに,T数が少ない回路で作成した状態の完全な記述をアルゴリズムで学習する。

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