論文の概要: Performing Non-Local Phase Estimation with a Rydberg-Superconducting Qubit Hybrid
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14647v1
- Date: Thu, 22 Feb 2024 16:11:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 03:52:54.835544
- Title: Performing Non-Local Phase Estimation with a Rydberg-Superconducting Qubit Hybrid
- Title（参考訳）: Rydberg-Superconducting Qubit Hybridによる非局所位相推定
- Authors: Juan Carlos Boschero,
- Abstract要約: 提案する超伝導-共振器-原子ハイブリッドシステムにおいて,分散位相推定アルゴリズムの実行を数値シミュレーションする。
2つの量子ビット間の絡み合うゲートは、E2ゲートと呼ばれる分散位相推定アルゴリズムで利用される。
GRAPEアルゴリズムは、90%以上の忠実度を持つRydberg原子とマルチキュービットゲートの非常に正確なエンジニアリングを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Distributed quantum computation is the key to high volume computation in the NISQ era. This investigation explores the key aspects necessary for the construction of a quantum network by numerically simulating the execution of the distributed phase estimation algorithm in a proposed novel superconducting-resonator-atom hybrid system. The phase estimation algorithm is used to estimate the phase or eigenvalue of a given unitary operator and is a sub-process of many other known quantum algorithms such as Shor's algorithm and the quantum counting algorithm . An entangling gate between two qubits is utilised in the distributed phase estimation algorithm, called an E2 gate which provides the possibility to transfer quantum information from one quantum computer to another, which was numerically shown to have a construction time of 17ns at a fidelity of 93%. This investigation analytically derives the Hamiltonian dynamics as well as the noise sources of each system and utilizes quantum optimal control (QOC), namely the gradient ascent pulse engineering (GRAPE) algorithm, to minimize fidelity error in the corresponding systems gate construction. The GRAPE algorithm showed very accurate engineering of Rydberg atom single and multi-qubit gates with fidelities higher than 90% while the flux qubit suffered greatly from noise with multi-qubit gate fidelities lower than 90%. The C-shunt factor was shown to decrease the noise of the flux qubit which in turn increased the probability of accurately estimating the phase using 4 counting qubits. A trade off was observed between the number of time steps in the descent/ascent and the number of GRAPE iterations ran on the optimisation for low C-shunt factors $0<\zeta<1000$. For $\zeta = 1000$, the GRAPE algorithm showed effectiveness for a large number of time steps and large amount of GRAPE iterations by reaching estimation accuracies greater than 90%.
- Abstract（参考訳）: NISQ時代の大容量計算の鍵は分散量子計算である。
本研究は, 超伝導-共振器-原子ハイブリッドシステムにおいて, 分散位相推定アルゴリズムの実行を数値シミュレーションすることにより, 量子ネットワーク構築に必要な重要な側面について検討する。
位相推定アルゴリズムは与えられたユニタリ作用素の位相あるいは固有値を推定するために使用され、ショアのアルゴリズムや量子カウントアルゴリズムのような多くの既知の量子アルゴリズムのサブプロセスである。
2つの量子ビット間の絡み合うゲートは、E2ゲートと呼ばれる分散位相推定アルゴリズムで利用され、ある量子コンピュータから別の量子コンピュータへ量子情報を転送することができる。
この研究は、ハミルトン力学と各系のノイズ源を解析的に導き、量子最適制御(QOC)、すなわち勾配上昇パルス工学(GRAPE)アルゴリズムを用いて、対応するシステムゲートの構成における忠実度誤差を最小化する。
GRAPEアルゴリズムは、Rydberg atom と Multi-qubit gate を90%以上で高精度に設計し、フラックスキュービットは90%未満のマルチキュービットゲートのノイズに大きく悩まされた。
C-シュート係数はフラックス量子ビットのノイズを減少させ、4つのカウント量子ビットを用いて位相を正確に推定する確率を増大させることを示した。
降下・上昇時の時間ステップ数とGRAPE反復回数との間には, 低いC-シュート因子を0<\zeta<1000$で最適化し, トレードオフが認められた。
The GRAPE algorithm showed effective for many many time steps and many amount of GRAPE iterations by reach Estimation accuracies more than 90%。
関連論文リスト
- T-Count Optimizing Genetic Algorithm for Quantum State Preparation [0.05999777817331316]
本稿では,Clifford+Tゲートセットのゲートからなる状態準備回路に対して,遺伝的アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、最もエラーが多いコンポーネントの数が減少するフォールトトレラント実装可能なソリューションを自動的に生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T12:26:14Z) - Bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization [39.58317527488534]
我々はこのプロトコルをバイアス場デジタルダイアバティック量子最適化(BF-DCQO)と呼ぶ。
私たちの純粋に量子的なアプローチは、古典的な変分量子アルゴリズムへの依存を排除します。
基底状態の成功確率のスケーリング改善を実現し、最大2桁まで増大する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T18:11:42Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Error Mitigation-Aided Optimization of Parameterized Quantum Circuits:
Convergence Analysis [42.275148861039895]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズプロセッサを介して量子アドバンテージを得るための最も有望な経路を提供する。
不完全性とデコヒーレンスによるゲートノイズは、バイアスを導入して勾配推定に影響を与える。
QEM(Quantum error mitigation)技術は、キュービット数の増加を必要とせずに、推定バイアスを低減することができる。
QEMは必要な反復回数を減らすことができるが、量子ノイズレベルが十分に小さい限りである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-23T10:48:04Z) - On proving the robustness of algorithms for early fault-tolerant quantum computers [0.0]
位相推定のためのランダム化アルゴリズムを導入し,その性能を2つの単純なノイズモデルで解析する。
回路深度が約0.916倍である限り、ランダム化アルゴリズムは任意に高い確率で成功できると計算する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-22T21:28:12Z) - Dual-Frequency Quantum Phase Estimation Mitigates the Spectral Leakage
of Quantum Algorithms [76.15799379604898]
量子位相推定は、レコード長の逆数が未知の位相の整数倍でない場合にスペクトルリークに悩まされる。
複数のサンプルが利用できるとき,クレーマー・ラオ境界に近づいた二重周波数推定器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-23T17:20:34Z) - Multistate Transition Dynamics by Strong Time-Dependent Perturbation in
NISQ era [0.0]
我々は,McLachlan変分原理をハイブリッド量子古典アルゴリズムに応用した量子計算手法を開発した。
ベンチマークデータと比較すると、遷移確率は1%以上の精度で得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-13T00:49:15Z) - Low depth amplitude estimation on a trapped ion quantum computer [5.443245599372994]
振幅推定は、量子コンピュータが二次的なスピードアップを達成できる基本的な量子アルゴリズムプリミティブである。
近年の研究は、低深さ回路の高速化と引き換えに、そのようなアルゴリズムに必要な資源を幾らか削減することに成功している。
我々は,最先端のイオン量子コンピュータにおける振幅推定実験の結果を報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-20T16:57:19Z) - Improving the Performance of Deep Quantum Optimization Algorithms with
Continuous Gate Sets [47.00474212574662]
変分量子アルゴリズムは計算的に難しい問題を解くのに有望であると考えられている。
本稿では,QAOAの回路深度依存性能について実験的に検討する。
この結果から, 連続ゲートセットの使用は, 短期量子コンピュータの影響を拡大する上で重要な要素である可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-11T17:20:51Z) - Boundaries of quantum supremacy via random circuit sampling [69.16452769334367]
Googleの最近の量子超越性実験は、量子コンピューティングがランダムな回路サンプリングという計算タスクを実行する遷移点を示している。
観測された量子ランタイムの利点の制約を、より多くの量子ビットとゲートで検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T20:11:53Z)
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。