論文の概要: Application-level Benchmarking of Quantum Computers using Nonlocal Game Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01363v3
• Date: Mon, 17 Feb 2025 17:27:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:01:53.808043
• Title: Application-level Benchmarking of Quantum Computers using Nonlocal Game Strategies
• Title（参考訳）: 非局所ゲーム戦略を用いた量子コンピュータのアプリケーションレベルベンチマーク
• Authors: Jim Furches, Sarah Chehade, Kathleen Hamilton, Nathan Wiebe, Carlos Ortiz Marrero,
• Abstract要約: 非ローカルゲームでは、2人のプレーヤーが、ゲームのルールに違反しない戦略を持っていることを審判に納得させるために協力する。 非局所ゲームの規則をハミルトニアンに符号化することにより、非局所ゲームに対する量子戦略を計算する変分量子アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4835379864550937
• License:
• Abstract: In a nonlocal game, two noncommunicating players cooperate to convince a referee that they possess a strategy that does not violate the rules of the game. Quantum strategies allow players to optimally win some games by performing joint measurements on a shared entangled state, but computing these strategies can be challenging. We present a variational quantum algorithm to compute quantum strategies for nonlocal games by encoding the rules of a nonlocal game into a Hamiltonian. We show how this algorithm can generate a short-depth optimal quantum strategy for a graph coloring game with a quantum advantage. This quantum strategy is then evaluated on fourteen different quantum hardware platforms to demonstrate its utility as a benchmark. Finally, we discuss potential sources of errors that can explain the observed decreased performance of the executed task and derive an expression for the number of samples required to accurately estimate the win rate in the presence of noise.
• Abstract（参考訳）: 非ローカルゲームでは、2人の非コミュニケーションプレーヤーが、ゲームのルールに違反しない戦略を持っていることを審判に納得させるために協力する。 量子戦略により、プレイヤーは共有絡み合った状態のジョイント測定を行うことで、最適なゲームを獲得することができるが、これらの戦略の計算は困難である。 非局所ゲームの規則をハミルトニアンに符号化することにより、非局所ゲームに対する量子戦略を計算する変分量子アルゴリズムを提案する。 本稿では,このアルゴリズムが,量子的優位性を持つグラフカラーゲームに対して,近距離最適量子戦略を生成する方法を示す。 この量子戦略は、14の異なる量子ハードウェアプラットフォーム上で評価され、その実用性をベンチマークとして示す。 最後に,実行したタスクの性能が低下したことを説明できる誤りの潜在的な源泉について議論し,ノイズの存在下での勝利率を正確に推定するために必要なサンプル数の式を導出する。

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