論文の概要: Exploring Shallow-Depth Boson Sampling: Towards Scalable Quantum Supremacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10671v2
- Date: Wed, 8 May 2024 00:34:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 19:30:12.982519
- Title: Exploring Shallow-Depth Boson Sampling: Towards Scalable Quantum Supremacy
- Title（参考訳）: 浅層ボソンサンプリングの探索 - スケーラブルな量子サプリマシーを目指して
- Authors: Byeongseon Go, Changhun Oh, Liang Jiang, Hyunseok Jeong,
- Abstract要約: ボソンサンプリング(英: Boson sample)は、古典的なコンピュータを用いて効率的にシミュレーションすることが難しいサンプリングタスクである。
本稿では,幾何学的局所的アーキテクチャに関連する問題を克服できる,浅部線形光回路アーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7635061227370266
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Boson sampling is a sampling task proven to be hard to simulate efficiently using classical computers under plausible assumptions, which makes it an appealing candidate for quantum supremacy. However, due to a large noise rate for near-term quantum devices, it is still unclear whether those noisy devices maintain the quantum advantage for much larger quantum systems. Since the noise rate typically grows with the circuit depth, an alternative is to find evidence of simulation hardness at the shallow-depth quantum circuit. To find the evidence, one way is to identify the minimum depth required for the average-case hardness of approximating output probabilities, which is considered a necessary condition for the state-of-the-art technique to prove the simulation hardness of boson sampling. In this work, we analyze the output probability distribution of shallow-depth boson sampling for Fock-states and Gaussian states, and examine the limitation of the average-case hardness argument at this shallow-depth regime for geometrically local architectures. We propose a shallow-depth linear optical circuit architecture that can overcome the problems associated with geometrically local architectures. Our numerical results suggest that this architecture demonstrates possibilities of average-case hardness properties in a shallow-depth regime, through its resemblance to the global Haar-random boson sampling circuit. This result implies that the corresponding architecture has the potential to be utilized for scalable quantum supremacy with its shallow-depth boson sampling.
- Abstract（参考訳）: ボソンサンプリング(英: Boson sample)とは、量子超越性(quantum supremacy)の候補として、古典的なコンピュータをプラプシブルな仮定で効率的にシミュレートすることが困難であることが証明されたサンプリングタスクである。
しかし、短期量子デバイスに対する大きなノイズ率のため、これらのノイズの多いデバイスがより大きな量子システムに対する量子優位性を維持しているかどうかはまだ不明である。
ノイズレートは一般に回路深度とともに増加するので、浅い深さの量子回路でシミュレーションの硬さの証拠を見つけるのが別の方法である。
証拠を見つけるためには, ボソンサンプリングのシミュレーション硬度を証明するためには, 最先端技術で必要とされている, 近似出力確率の平均ケース硬度に必要となる最小の深さを同定する。
本研究では,フォック状態およびガウス状態における浅部深度ボソンサンプリングの出力確率分布を解析し,幾何学的局所アーキテクチャのための浅部深度系における平均ケース硬度引数の制限について検討する。
本稿では,幾何学的局所的アーキテクチャに関連する問題を克服できる,浅部線形光回路アーキテクチャを提案する。
この構造は,大域的ハールランダムボソンサンプリング回路に類似していることから,浅層構造における平均硬さ特性の可能性が示唆された。
この結果は、対応するアーキテクチャは、浅い深さのボソンサンプリングでスケーラブルな量子超越性に利用できる可能性を示唆している。
関連論文リスト
- Noise-tolerant learnability of shallow quantum circuits from statistics and the cost of quantum pseudorandomness [0.0]
量子過程を学習するための量子統計クエリの自然な堅牢性を示す。
定深量子回路の学習アルゴリズムを量子統計クエリ設定に適用する。
擬似乱数ユニタリ(PRU)は一定深さの回路では構築できないことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:55:20Z) - On computational complexity and average-case hardness of shallow-depth boson sampling [0.0]
古典的にシミュレートが難しいと考えられる計算タスクであるボソンサンプリングは、量子計算の優位性を示すことを約束する。
実験的な実装におけるノイズは、古典的にシミュレート可能で、古典的なイントラクタビリティを妥協するボソンサンプリングをレンダリングする可能性があり、大きな課題となる。
浅深さ線形光回路を用いたボソンサンプリングによる量子計算の優位性の実現可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T00:12:48Z) - Noise-induced shallow circuits and absence of barren plateaus [2.5295633594332334]
雑音がほとんどの量子回路を効果的に対数深度に切り離すことを示す。
次に,非単位雑音下での量子回路は,局所可観測物からなるコスト関数に対するバレンプラトーの欠如を証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T19:00:49Z) - Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with
Shallow Shadows [1.412425180760368]
本稿では,現在の量子コンピューティングプラットフォーム上での量子状態のキャラクタリゼーションのための,頑健な浅層影プロトコルを提案する。
提案プロトコルは, 期待値, 忠実度, 絡み合いエントロピーなどの状態特性を, サンプルの複雑さを低く保ちながら正確に復元する。
この理論的および実験的分析を組み合わせることで、ロバストな浅い影プロトコルは、スケーラブルで堅牢でサンプル効率のよいプロトコルとして位置づけられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T21:53:32Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。
サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。
格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z) - Quantum emulation of the transient dynamics in the multistate
Landau-Zener model [50.591267188664666]
本研究では,Landau-Zenerモデルにおける過渡ダイナミクスを,Landau-Zener速度の関数として検討する。
我々の実験は、工学的なボソニックモードスペクトルに結合した量子ビットを用いたより複雑なシミュレーションの道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-26T15:04:11Z) - Probing finite-temperature observables in quantum simulators of spin
systems with short-time dynamics [62.997667081978825]
ジャジンスキー等式から動機付けられたアルゴリズムを用いて, 有限温度可観測体がどのように得られるかを示す。
長範囲の逆場イジングモデルにおける有限温度相転移は、捕捉されたイオン量子シミュレータで特徴づけられることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-03T18:00:02Z) - Learnability of the output distributions of local quantum circuits [53.17490581210575]
2つの異なるオラクルモデルにおいて、量子回路Bornマシンの学習可能性について検討する。
我々はまず,超対数深度クリフォード回路の出力分布がサンプル効率良く学習できないという負の結果を示した。
より強力なオラクルモデル、すなわちサンプルに直接アクセスすると、局所的なクリフォード回路の出力分布は計算効率よくPACを学習可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-11T18:00:20Z) - Bosonic field digitization for quantum computers [62.997667081978825]
我々は、離散化された場振幅ベースで格子ボゾン場の表現に対処する。
本稿では,エラースケーリングを予測し,効率的な量子ビット実装戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-24T15:30:04Z) - Noise and the frontier of quantum supremacy [1.3375143521862154]
ノイズはNISQ時代の決定的な特徴であるが、ノイズの多い量子デバイスが量子スピードアップが可能かどうかは不明だ。
本研究では,現実的な雑音を伴う量子ランダム回路サンプリング実験の複雑さについて検討する。
意外なことに、ノイズの多いランダムな量子回路の出力確率を誤り訂正なしで計算することは依然として困難である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-02T20:23:13Z)
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。