論文の概要: Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections and Auxiliary Qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05693v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 15:39:31.135491
• Title: Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections and Auxiliary Qubits
• Title（参考訳）: 平均場補正と補助量子ビットを用いた近接分散量子計算
• Authors: Abigail McClain Gomez, Taylor L. Patti, Anima Anandkumar, Susanne F. Yelin
• Abstract要約: 本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。 我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.04894470683776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distributed quantum computation is often proposed to increase the scalability of quantum hardware, as it reduces cooperative noise and requisite connectivity by sharing quantum information between distant quantum devices. However, such exchange of quantum information itself poses unique engineering challenges, requiring high gate fidelity and costly non-local operations. To mitigate this, we propose near-term distributed quantum computing, focusing on approximate approaches that involve limited information transfer and conservative entanglement production. We first devise an approximate distributed computing scheme for the time evolution of quantum systems split across any combination of classical and quantum devices. Our procedure harnesses mean-field corrections and auxiliary qubits to link two or more devices classically, optimally encoding the auxiliary qubits to both minimize short-time evolution error and extend the approximate scheme's performance to longer evolution times. We then expand the scheme to include limited quantum information transfer through selective qubit shuffling or teleportation, broadening our method's applicability and boosting its performance. Finally, we build upon these concepts to produce an approximate circuit-cutting technique for the fragmented pre-training of variational quantum algorithms. To characterize our technique, we introduce a non-linear perturbation theory that discerns the critical role of our mean-field corrections in optimization and may be suitable for analyzing other non-linear quantum techniques. This fragmented pre-training is remarkably successful, reducing algorithmic error by orders of magnitude while requiring fewer iterations.
• Abstract（参考訳）: 分散量子計算は、遠隔の量子デバイス間で量子情報を共有することで協調的なノイズと必要な接続を減らすため、量子ハードウェアのスケーラビリティを高めるためにしばしば提案される。 しかし、量子情報の交換自体は、高いゲート忠実性とコストのかかる非局所演算を必要とする、ユニークなエンジニアリング上の課題をもたらす。 そこで本稿では,情報伝達の制限と保守的絡み合い生成を伴う近似的手法に着目し,短期分散量子コンピューティングを提案する。 まず,古典デバイスと量子デバイスの組み合わせで分割された量子システムの時間進化を近似した分散計算方式を考案する。 提案手法では,平均場補正と補助量子ビットを用いて,2つ以上のデバイスを古典的にリンクし,補助量子ビットを最適に符号化することで短時間発展誤差を最小化し,近似スキームの性能をより長い進化時間に拡張する。 次に、選択的な量子ビットシャッフルやテレポーテーションによる限られた量子情報転送を含むように計画を拡張し、我々の方法の適用性を拡大し、性能を向上する。 最後に、これらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を構築する。 本手法を特徴付けるために,最適化における平均場補正の重要役割を把握し,他の非線形量子技術の解析に適した非線形摂動理論を導入する。 この断片化された事前学習は著しく成功し、反復を少なくしながらアルゴリズムの誤りを桁違いに減らす。

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