論文の概要: Effective quantum volume, fidelity and computational cost of noisy quantum processing experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15970v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 07:12:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 15:27:38.180238
• Title: Effective quantum volume, fidelity and computational cost of noisy quantum processing experiments
• Title（参考訳）: 雑音量子処理実験における有効量子体積・忠実度・計算コスト
• Authors: K. Kechedzhi, S. V. Isakov, S. Mandr\`a, B. Villalonga, X. Mi, S. Boixo, V. Smelyanskiy
• Abstract要約: 実験的なノイズの多い量子プロセッサは、最先端のスーパーコンピュータで既知の全てのアルゴリズムと競合し、超えることができる。 本稿では,特定の観測可能な信号対雑音比と,それに対応する計算コストとのトレードオフを説明する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Today's experimental noisy quantum processors can compete with and surpass all known algorithms on state-of-the-art supercomputers for the computational benchmark task of Random Circuit Sampling [1-5]. Additionally, a circuit-based quantum simulation of quantum information scrambling [6], which measures a local observable, has already outperformed standard full wave function simulation algorithms, e.g., exact Schrodinger evolution and Matrix Product States (MPS). However, this experiment has not yet surpassed tensor network contraction for computing the value of the observable. Based on those studies, we provide a unified framework that utilizes the underlying effective circuit volume to explain the tradeoff between the experimentally achievable signal-to-noise ratio for a specific observable, and the corresponding computational cost. We apply this framework to recent quantum processor experiments of Random Circuit Sampling [5], quantum information scrambling [6], and a Floquet circuit unitary [7]. This allows us to reproduce the results of Ref. [7] in less than one second per data point using one GPU.
• Abstract（参考訳）: 今日の実験的なノイズ量子プロセッサは、無作為回路サンプリングの計算ベンチマークタスクのために、最先端のスーパーコンピュータ上のすべての既知のアルゴリズムと競合することができる[1-5]。 さらに、局所観測可能な量子情報スクランブル[6]の回路ベースの量子シミュレーションは、例えば、正確なシュロディンガー進化やマトリックス生成状態(MPS)など、標準のフルウェーブ関数シミュレーションアルゴリズムをすでに上回っている。 しかし、この実験はまだ観測可能値を計算するためにテンソルネットワークの収縮を越えていない。 これらの研究に基づき、本研究は、特定の観測可能な信号対雑音比とそれに対応する計算コストとのトレードオフを説明するために、基礎となる有効回路体積を利用する統一的なフレームワークを提供する。 このフレームワークを、ランダム回路サンプリング[5]、量子情報スクランブル[6]、フロッケ回路ユニタリ[7]の最近の量子プロセッサ実験に適用する。 これにより、Refの結果を再現できます。 1つのGPUを使って、データポイントあたり1秒未満で [7]。

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