論文の概要: Efficient sampling of noisy shallow circuits via monitored unraveling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16455v2
- Date: Wed, 15 Nov 2023 16:07:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 20:13:45.804325
- Title: Efficient sampling of noisy shallow circuits via monitored unraveling
- Title（参考訳）: 監視アンラベリングによるノイズ浅部回路の効率的なサンプリング
- Authors: Zihan Cheng and Matteo Ippoliti
- Abstract要約: 本稿では,2次元量子ビットアレイ上でのノイズ乱数回路の出力をサンプリングする古典的アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、最近提案された「空間進化ブロックデシメーション」(SEBD)に基づいて構築され、ノイズ回路の場合に拡張される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03922370499388702
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a classical algorithm for sampling the output of shallow, noisy
random circuits on two-dimensional qubit arrays. The algorithm builds on the
recently-proposed "space-evolving block decimation" (SEBD) and extends it to
the case of noisy circuits. SEBD is based on a mapping of 2D unitary circuits
to 1D {\it monitored} ones, which feature measurements alongside unitary gates;
it exploits the presence of a measurement-induced entanglement phase transition
to achieve efficient (approximate) sampling below a finite critical depth
$T_c$. Our noisy-SEBD algorithm unravels the action of noise into measurements,
further lowering entanglement and enabling efficient classical sampling up to
larger circuit depths. We analyze a class of physically-relevant noise models
(unital qubit channels) within a two-replica statistical mechanics treatment,
finding weak measurements to be the optimal (i.e. most disentangling)
unraveling. We then locate the noisy-SEBD complexity transition as a function
of circuit depth and noise strength in realistic circuit models. As an
illustrative example, we show that circuits on heavy-hexagon qubit arrays with
noise rates of $\approx 2\%$ per CNOT, based on IBM Quantum processors, can be
efficiently sampled up to a depth of 5 iSWAP (or 10 CNOT) gate layers. Our
results help sharpen the requirements for practical hardness of simulation of
noisy hardware.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,2次元量子ビットアレイ上の浅くノイズの多いランダム回路の出力をサンプリングする古典的なアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、最近提案された「空間進化ブロックデシメーション」(SEBD)に基づいて構築され、ノイズ回路の場合に拡張される。
SEBD は、2次元のユニタリ回路を 1D {\displaystyle {\it monitored} にマッピングしたもので、単位ゲートとともに測定を特徴付け、測定誘起絡み合い相転移の存在を利用して有限臨界深さ$T_c$以下の効率的な(近似的な)サンプリングを実現する。
我々のノイズ-SEBDアルゴリズムは、ノイズを計測し、さらに絡み合いを減らし、より広い回路深さまで効率的な古典的なサンプリングを可能にする。
物理関連ノイズモデル(ユニタリキュービットチャネル)のクラスを2レプリカ統計力学処理で解析し、弱い測定値が最適(つまり最も遠ざかる)アンラベリング(unraveling)であることを示す。
次に,実回路モデルにおける回路深さと雑音強度の関数として,ノイズ-sebd複雑性遷移を求める。
実例として、IBM QuantumプロセッサをベースとしたCNOTあたりのノイズレート$\approx 2\%の重六角形量子ビットアレイ上の回路を、5iSWAP(または10CNOT)ゲート層まで効率的にサンプリング可能であることを示す。
本結果は,ノイズの多いハードウェアのシミュレーションの実用的硬度要件の明確化に有効である。
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