論文の概要: Circuit Knitting Faces Exponential Sampling Overhead Scaling Bounded by Entanglement Cost

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03619v2
• Date: Wed, 21 Aug 2024 10:50:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 22:35:13.178270
• Title: Circuit Knitting Faces Exponential Sampling Overhead Scaling Bounded by Entanglement Cost
• Title（参考訳）: 絡み合いコストによる頭上スケーリングによる指数サンプリング面の回路編み
• Authors: Mingrui Jing, Chengkai Zhu, Xin Wang,
• Abstract要約: 回路編み物のサンプリングオーバーヘッドは、ターゲット二部体の正確な絡み合いコストによって指数的に低い値を示す。 我々の研究は、準確率分解による仮想量子情報処理と量子シャノン理論との深い関係を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.086696108576776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Circuit knitting, a method for connecting quantum circuits across multiple processors to simulate nonlocal quantum operations, is a promising approach for distributed quantum computing. While various techniques have been developed for circuit knitting, we uncover fundamental limitations to the scalability of this technology. We prove that the sampling overhead of circuit knitting is exponentially lower bounded by the exact entanglement cost of the target bipartite dynamic, even for asymptotic overhead in the parallel cut regime. Specifically, we prove that the regularized sampling overhead assisted with local operations and classical communication (LOCC), of any bipartite quantum channel is lower bounded by the exponential of its exact entanglement cost under separable preserving operations. Furthermore, we show that the regularized sampling overhead for simulating a general bipartite channel via LOCC is lower bounded by $\kappa$-entanglement and max-Rains information, providing efficiently computable benchmarks. Our work reveals a profound connection between virtual quantum information processing via quasi-probability decomposition and quantum Shannon theory, highlighting the critical role of entanglement in distributed quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 回路編み込み(Circuit knitting)は、複数のプロセッサで量子回路を接続して非局所的な量子演算をシミュレートする手法であり、分散量子コンピューティングにおいて有望なアプローチである。 回路編み物のための様々な技術が開発されているが、我々はこの技術のスケーラビリティに対する根本的な限界を明らかにする。 回路編み物のサンプリングオーバーヘッドは, 並列切断方式の漸近的オーバーヘッドであっても, ターゲット二部体の正確な絡み合いコストによって指数的に小さくなることを示す。 具体的には、局所的な演算と古典的通信(LOCC)を補助する正規化サンプリングオーバーヘッドが、分離可能な保存操作の下での正確な絡み合いコストの指数関数によって、どの二部量子チャネルにおいても低く抑えられることを示す。 さらに,LOCCを経由した一般的なバイパルタイトチャネルをシミュレーションするための正規化サンプリングオーバーヘッドは,$\kappa$-entanglementとmax-Rainsの情報によって制限され,効率よく計算可能なベンチマークを提供する。 我々の研究は、準確率分解による仮想量子情報処理と量子シャノン理論との深い関係を明らかにし、分散量子コンピューティングにおける絡み合いの重要な役割を明らかにする。

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