論文の概要: Benchmarking digital quantum simulations above hundreds of qubits using quantum critical dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08053v2
• Date: Wed, 10 Jul 2024 11:58:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 21:20:03.901951
• Title: Benchmarking digital quantum simulations above hundreds of qubits using quantum critical dynamics
• Title（参考訳）: 量子臨界ダイナミクスを用いた数百量子ビット上のデジタル量子シミュレーションのベンチマーク
• Authors: Alexander Miessen, Daniel J. Egger, Ivano Tavernelli, Guglielmo Mazzola,
• Abstract要約: 最大133キュービットの量子ハードウェアとエラー軽減手法をベンチマークする。 最大2量子ゲート幅は28で、最大1396個の2量子ゲートを持つ。 結果はハミルトンシミュレーション、変分アルゴリズム、最適化、量子機械学習などのアプリケーションに転送可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.29248343585333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The real-time simulation of large many-body quantum systems is a formidable task, that may only be achievable with a genuine quantum computational platform. Currently, quantum hardware with a number of qubits sufficient to make classical emulation challenging is available. This condition is necessary for the pursuit of a so-called quantum advantage, but it also makes verifying the results very difficult. In this manuscript, we flip the perspective and utilize known theoretical results about many-body quantum critical dynamics to benchmark quantum hardware and various error mitigation techniques on up to 133 qubits. In particular, we benchmark against known universal scaling laws in the Hamiltonian simulation of a time-dependent transverse field Ising Hamiltonian. Incorporating only basic error mitigation and suppression methods, our study shows reliable control up to a two-qubit gate depth of 28, featuring a maximum of 1396 two-qubit gates, before noise becomes prevalent. These results are transferable to applications such as Hamiltonian simulation, variational algorithms, optimization, or quantum machine learning. We demonstrate this on the example of digitized quantum annealing for optimization and identify an optimal working point in terms of both circuit depth and time step on a 133-site optimization problem.
• Abstract（参考訳）: 大規模な多体量子システムのリアルタイムシミュレーションは、真の量子計算プラットフォームでしか達成できない、恐ろしい作業である。 現在、古典的なエミュレーションに挑戦するのに十分な多くの量子ビットを持つ量子ハードウェアが利用可能である。 この条件はいわゆる量子優位性を求めるために必要であるが、結果の検証も非常に困難である。 本稿では,多体量子臨界力学に関する既知の理論的結果を用いて,最大133量子ビットの量子ハードウェアおよび様々な誤差軽減手法をベンチマークする。 特に、時間依存的横断体 Ising Hamiltonian のハミルトンシミュレーションにおいて、既知の普遍的スケーリング法則をベンチマークする。 基本誤差低減と抑制法のみを組み込んで,ノイズが広まる前に最大1396個の2量子ゲートを特徴とする2量子ゲート深さ28までの信頼性の高い制御を示す。 これらの結果は、ハミルトンシミュレーション、変分アルゴリズム、最適化、量子機械学習などのアプリケーションに転送可能である。 最適化のためのディジタル化量子アニールの例でこれを実証し、133サイト最適化問題における回路深さと時間ステップの両方の観点から最適な作業点を同定する。

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