論文の概要: Benchmarking a trapped-ion quantum computer with 29 algorithmic qubits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05071v1
- Date: Wed, 9 Aug 2023 17:02:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-10 12:55:14.580772
- Title: Benchmarking a trapped-ion quantum computer with 29 algorithmic qubits
- Title(参考訳): 29アルゴリズム量子ビットによるトラップイオン量子コンピュータのベンチマーク
- Authors: Jwo-Sy Chen, Erik Nielsen, Matthew Ebert, Volkan Inlek, Kenneth
Wright, Vandiver Chaplin, Andrii Maksymov, Eduardo P\'aez, Amrit Poudel,
Peter Maunz, John Gamble
- Abstract要約: 我々はIonQ Forteシステムのデモと徹底的なベンチマークを行った。
本稿では,アルゴリズム量子ビット(AQ)ベンチマークのスイートを,#AQ 29までパスすることを示す。
これは、量子コンピュータがより大きく高品質なデバイスへと移行するにつれて、特徴付けがより困難になることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computers are rapidly becoming more capable, with dramatic increases
in both qubit count and quality. Among different hardware approaches,
trapped-ion quantum processors are a leading technology for quantum computing,
with established high-fidelity operations and architectures with promising
scaling. Here, we demonstrate and thoroughly benchmark the IonQ Forte system:
configured here as a single-chain 30-qubit trapped-ion quantum computer with
all-to-all operations. We assess the performance of our quantum computer
operation at the component level via direct randomized benchmarking (DRB)
across all 30 choose 2 = 435 gate pairs. We then show the results of
application-oriented benchmarks, indicating that the system passes the suite of
algorithmic qubit (AQ) benchmarks up to #AQ 29. Finally, we use our
component-level benchmarking to build a system-level model to predict the
application benchmarking data through direct simulation, including error
mitigation. We find that the system-level model correlates well with the
observations in many cases, though in some cases out-of-model errors lead to
higher predicted performance than is observed. This highlights that as quantum
computers move toward larger and higher-quality devices, characterization
becomes more challenging, suggesting future work required to push performance
further.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータの能力は急速に向上し、量子ビット数と品質は劇的に向上している。
様々なハードウェアアプローチの中で、閉じ込められたイオン量子プロセッサは量子コンピューティングの主要な技術であり、高忠実度演算とアーキテクチャを確立し、スケーリングを約束している。
ここでは、IonQ Forteシステムを徹底的にベンチマークし、一本鎖の30量子ビットトラップイオン量子コンピュータとして構成する。
我々は,30個の選択された2=435個のゲートペア間の直接ランダム化ベンチマーク(DRB)を用いて,コンポーネントレベルでの量子コンピュータ操作の性能を評価する。
次に、アプリケーション指向ベンチマークの結果を示し、アルゴリズム量子ビット(AQ)ベンチマークのスイートを、#AQ 29までパスすることを示す。
最後に、コンポーネントレベルのベンチマークを使用して、エラー緩和を含む直接シミュレーションを通じて、アプリケーションベンチマークデータを予測するためのシステムレベルのモデルを構築します。
システムレベルのモデルが観測結果とよく相関していることが分かるが、モデル外誤差が観測結果よりも高い性能をもたらすケースもある。
これは、量子コンピュータがより大きく、より高品質なデバイスに向かっていくにつれて、キャラクタリゼーションがより難しくなり、パフォーマンスをさらに押し上げるために必要な将来の作業が示唆される。
関連論文リスト
- OHQ: On-chip Hardware-aware Quantization [55.62734488492329]
我々は,オンラインデバイスにアクセスすることなく,ハードウェア対応の混合精度量子化を行うオンチップハードウェア・アウェア量子化(OHQ)フレームワークを提案する。
線形プログラミングによるネットワークおよびハードウェアの洞察により、最適化されたビット幅構成が得られる。
ResNet-18 と MobileNetV3 でそれぞれ70% と 73% の精度を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T04:39:34Z) - Majorization-based benchmark of the complexity of quantum processors [105.54048699217668]
我々は、様々な量子プロセッサの動作を数値的にシミュレートし、特徴付ける。
我々は,各デバイスの性能をベンチマークラインと比較することにより,量子複雑性を同定し,評価する。
我々は、回路の出力状態が平均して高い純度である限り、偏化ベースのベンチマークが成り立つことを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T23:01:10Z) - Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid
System [56.39703478198019]
IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。
我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。
その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T21:54:28Z) - SupermarQ: A Scalable Quantum Benchmark Suite [3.6806897290408305]
SupermarQはスケーラブルでハードウェアに依存しない量子ベンチマークスイートで、アプリケーションレベルのメトリクスを使用してパフォーマンスを測定する。
SupermarQは、古典的なベンチマーク手法から量子領域への手法を体系的に適用する最初の試みである。
量子ベンチマークは、オープンソースで常に進化しているベンチマークスイート上に構築された、大規模なコミュニティ間の取り組みを包含することを期待しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T17:24:07Z) - Quantum circuit architecture search on a superconducting processor [56.04169357427682]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ファイナンス、機械学習、化学といった様々な分野において、証明可能な計算上の優位性を得るための強力な証拠を示している。
しかし、現代のVQAで利用されるアンザッツは、表現性と訓練性の間のトレードオフのバランスをとることができない。
8量子ビット超伝導量子プロセッサ上でVQAを強化するために,効率的な自動アンサッツ設計技術を適用した最初の実証実験を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-04T01:53:42Z) - Application-Oriented Performance Benchmarks for Quantum Computing [0.0]
ベンチマークスイートは、広く使用可能なように設計されている。
我々の手法は、今後5年以内に出現するであろう量子コンピューティングハードウェアの進歩を予想するために構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T01:45:06Z) - Scalable Benchmarks for Gate-Based Quantum Computers [5.735035463793008]
我々は、高度な量子ベンチマークフレームワークを開発し、リリースする。
ハードウェアに依存しない方法で、普遍量子デバイスの性能を測定する。
我々は,IBM,Rigetti,IonQの21種類の量子デバイスのベンチマーク結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-21T18:00:12Z) - Generation of High-Resolution Handwritten Digits with an Ion-Trap
Quantum Computer [55.41644538483948]
本稿では, 量子回路に基づく生成モデルを構築し, 生成逆数ネットワークの事前分布を学習し, サンプル化する。
我々は、このハイブリッドアルゴリズムを171ドルのYb$+$ ion qubitsに基づいてイオントラップデバイスでトレーニングし、高品質な画像を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T18:51:28Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T12:06:27Z) - Application-Motivated, Holistic Benchmarking of a Full Quantum Computing
Stack [0.0]
量子コンピューティングシステムは、彼らが期待する実用的なタスクの点でベンチマークされる必要がある。
ベンチマークのための3つの「アプリケーションモチベーション」回路クラス(深度、浅度、正方形)を提案する。
我々は,これらのクラスからの動作回路における量子コンピューティングシステムの性能を,いくつかの値を用いて定量化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-01T21:21:33Z) - Intel Quantum Simulator: A cloud-ready high-performance simulator of
quantum circuits [0.0]
我々は、qHiPSTERとして知られていたIntel Quantum Simulator(IQS)の最新リリースを紹介する。
このソフトウェアの高性能コンピューティング能力により、ユーザーは利用可能なハードウェアリソースを活用できる。
IQSは計算資源を分割し、関連する回路のプールを並列にシミュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T19:00:25Z)
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。