論文の概要: On verifiable quantum advantage with peaked circuit sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14493v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 18:00:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 17:57:44.661595
- Title: On verifiable quantum advantage with peaked circuit sampling
- Title(参考訳): ピーク回路サンプリングによる検証可能な量子優位性について
- Authors: Scott Aaronson, Yuxuan Zhang,
- Abstract要約: 我々は、非ランダムな'ピーク回路'を用いた量子優位実験の新しい候補を提案する。
このような回路から一定のピーク性を得るには、圧倒的な確率で$tau_p = Omega(tau_r/n)0.19)$が必要である。
このことは、これらのピーク回路が将来の検証可能な量子優位実験の可能性を示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.551919087634522
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Over a decade after its proposal, the idea of using quantum computers to sample hard distributions has remained a key path to demonstrating quantum advantage. Yet a severe drawback remains: verification seems to require exponential classical computation. As an attempt to overcome this difficulty, we propose a new candidate for quantum advantage experiments with otherwise-random ''peaked circuits'', i.e., quantum circuits whose outputs have high concentrations on a computational basis state. Naturally, the heavy output string can be used for classical verification. In this work, we analytically and numerically study an explicit model of peaked circuits, in which $\tau_r$ layers of uniformly random gates are augmented by $\tau_p$ layers of gates that are optimized to maximize peakedness. We show that getting constant peakedness from such circuits requires $\tau_{p} = \Omega((\tau_r/n)^{0.19})$ with overwhelming probability. However, we also give numerical evidence that nontrivial peakedness is possible in this model -- decaying exponentially with the number of qubits, but more than can be explained by any approximation where the output of a random quantum circuit is treated as a Haar-random state. This suggests that these peaked circuits have the potential for future verifiable quantum advantage experiments. Our work raises numerous open questions about random peaked circuits, including how to generate them efficiently, and whether they can be distinguished from fully random circuits in classical polynomial time.
- Abstract(参考訳): 提案から10年以上、量子コンピュータを使ってハードディストリビューションをサンプリングするというアイデアは、量子の優位性を示す重要な道のりを歩み続けている。
しかし、深刻な欠点が残る: 検証は指数関数的な古典計算を必要とするように見える。
この難しさを克服するために、計算ベース状態に高濃度の出力を持つ量子回路において、非ランダムな'ピーク回路'を用いた量子優位実験の新たな候補を提案する。
当然、重出力文字列は古典的な検証に使用できる。
本研究では,ピーク回路の明示的なモデルについて解析的,数値的に検討し,一様ランダムゲートの$\tau_r$層をピーク密度の最大化に最適化した$\tau_p$層で拡張する。
そのような回路から一定のピーク性を得るには、圧倒的な確率で$\tau_{p} = \Omega((\tau_r/n)^{0.19})$が必要である。
しかし、このモデルでは非自明なピーク性も可能であり、指数関数的に量子ビットの数で崩壊するが、ランダム量子回路の出力がハールランダム状態として扱われる近似によって説明できる以上のものが存在する。
このことは、これらのピーク回路が将来の検証可能な量子優位実験の可能性を示唆している。
我々の研究は、ランダムピーク回路を効率的に生成する方法や、古典多項式時間における完全ランダム回路と区別できるかどうかなど、多くのオープンな疑問を提起する。
関連論文リスト
- Polynomial-Time Classical Simulation of Noisy IQP Circuits with Constant Depth [0.5188841610098435]
雑音の除去や非偏極化を行う任意のIQP回路の場合、出力分布は古典的コンピュータで効率的にサンプリング可能であることを示す。
我々は、IQP回路が対角ゲートの深い部分を持つという事実を利用して、ノイズが予測可能となり、回路内の絡み合いの大規模な分解を誘発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T17:55:26Z) - Maximising Quantum-Computing Expressive Power through Randomised
Circuits [4.604271571912073]
変分量子アルゴリズム(VQA)は量子優位を得るための有望な道として登場した。
本稿では、ランダム化量子回路を用いて変動波動関数を生成するVQAの新しい手法を数値的に示す。
このランダム回路アプローチは、変動波動関数の表現力と時間コストの間のトレードオフを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T15:04:42Z) - A single $T$-gate makes distribution learning hard [56.045224655472865]
この研究は、局所量子回路の出力分布の学習可能性に関する広範な評価を提供する。
ハイブリッド量子古典アルゴリズムを含む多種多様な学習アルゴリズムにおいて、深度$d=omega(log(n))$ Clifford回路に関連する生成的モデリング問題さえも困難であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-07T08:04:15Z) - Estimating the randomness of quantum circuit ensembles up to 50 qubits [9.775777593425452]
ランダム回路が任意のランダムなユニタリを近似する能力は,その複雑性,表現性,訓練性に影響を及ぼすことを示す。
我々の研究は、大規模テンソルネットワークシミュレーションが量子情報科学におけるオープンな問題に重要なヒントを与える可能性を示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T23:43:15Z) - Gaussian initializations help deep variational quantum circuits escape
from the barren plateau [87.04438831673063]
近年、変分量子回路は量子シミュレーションや量子機械学習に広く用いられている。
しかし、ランダムな構造を持つ量子回路は、回路深さと量子ビット数に関して指数関数的に消える勾配のため、トレーニング容易性が低い。
この結果、ディープ量子回路は実用的なタスクでは実現できないという一般的な信念が導かれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-17T15:06:40Z) - Learnability of the output distributions of local quantum circuits [53.17490581210575]
2つの異なるオラクルモデルにおいて、量子回路Bornマシンの学習可能性について検討する。
我々はまず,超対数深度クリフォード回路の出力分布がサンプル効率良く学習できないという負の結果を示した。
より強力なオラクルモデル、すなわちサンプルに直接アクセスすると、局所的なクリフォード回路の出力分布は計算効率よくPACを学習可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-11T18:00:20Z) - An Algebraic Quantum Circuit Compression Algorithm for Hamiltonian
Simulation [55.41644538483948]
現在の世代のノイズの多い中間スケール量子コンピュータ(NISQ)は、チップサイズとエラー率に大きく制限されている。
我々は、自由フェルミオンとして知られる特定のスピンハミルトニアンをシミュレーションするために、量子回路を効率よく圧縮するために局所化回路変換を導出する。
提案した数値回路圧縮アルゴリズムは、後方安定に動作し、$mathcalO(103)$スピンを超える回路合成を可能にするスピンの数で3次スケールする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T19:38:03Z) - Efficient simulatability of continuous-variable circuits with large
Wigner negativity [62.997667081978825]
ウィグナー負性性は、いくつかの量子計算アーキテクチャにおいて計算上の優位性に必要な資源であることが知られている。
我々は、大きく、おそらくは有界で、ウィグナー負性を示し、しかし古典的に効率的にシミュレートできる回路の広大な族を同定する。
我々は,高次元離散可変量子回路のシミュラビリティとボソニック符号とのリンクを確立することにより,本結果の導出を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-25T11:03:42Z) - 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。