論文の概要: Modeling the Performance of Early Fault-Tolerant Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17235v1
- Date: Thu, 29 Jun 2023 18:03:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-03 14:23:47.576734
- Title: Modeling the Performance of Early Fault-Tolerant Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: 初期フォールトトレラント量子アルゴリズムの性能のモデル化
- Authors: Qiyao Liang, Yiqing Zhou, Archismita Dalal, and Peter D. Johnson
- Abstract要約: 誤差の度合いの異なるETTQCデバイス上でのアルゴリズム性能のモデル化手法を提案する。
位相推定のためのETTQCアルゴリズムの動作性能と耐障害性について検討する。
解析の結果、RFEはより高い実行時上限を持ちながら、物理量子ビット数の大幅な削減を実現していることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.254342453972681
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Progress in fault-tolerant quantum computation (FTQC) has driven the pursuit
of practical applications with early fault-tolerant quantum computers (EFTQC).
These devices, limited in their qubit counts and fault-tolerance capabilities,
require algorithms that can accommodate some degrees of error, which are known
as EFTQC algorithms. To predict the onset of early quantum advantage, a
comprehensive methodology is needed to develop and analyze EFTQC algorithms,
drawing insights from both the methodologies of noisy intermediate-scale
quantum (NISQ) and traditional FTQC. To address this need, we propose such a
methodology for modeling algorithm performance on EFTQC devices under varying
degrees of error. As a case study, we apply our methodology to analyze the
performance of Randomized Fourier Estimation (RFE), an EFTQC algorithm for
phase estimation. We investigate the runtime performance and the fault-tolerant
overhead of RFE in comparison to the traditional quantum phase estimation
algorithm. Our analysis reveals that RFE achieves significant savings in
physical qubit counts while having a much higher runtime upper bound. We
anticipate even greater physical qubit savings when considering more realistic
assumptions about the performance of EFTQC devices. By providing insights into
the performance trade-offs and resource requirements of EFTQC algorithms, our
work contributes to the development of practical and efficient quantum
computing solutions on the path to quantum advantage.
- Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子計算(FTQC)の進歩は、初期のフォールトトレラント量子コンピュータ(EFTQC)による実用的な応用の追求を促している。
これらのデバイスは、キュービット数とフォールトトレランス能力に制限があり、eftqcアルゴリズムとして知られるある程度のエラーを許容するアルゴリズムを必要とする。
初期の量子優位性の開始を予測するためには、IFTQCアルゴリズムを開発し解析し、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)法と従来のFTQC法の両方から洞察を得るための包括的な方法論が必要である。
そこで本研究では,ETTQCデバイス上でのアルゴリズム性能を,誤差の度合いに応じてモデル化する手法を提案する。
本研究では,位相推定のためのEFTQCアルゴリズムであるランダム化フーリエ推定(RFE)の性能解析に本手法を適用した。
従来の量子位相推定アルゴリズムと比較して, RFEの動作性能と耐障害性について検討した。
解析の結果、RFEはより高い実行時上限を持ちながら、物理量子ビット数の大幅な削減を実現していることがわかった。
EFTQCデバイスの性能に関するより現実的な仮定を考えると、さらに大きな物理量子ビットの節約が期待できる。
EFTQCアルゴリズムの性能トレードオフとリソース要件に関する洞察を提供することで、我々の研究は量子優位への道筋における実用的で効率的な量子コンピューティングソリューションの開発に寄与する。
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