論文の概要: Scalability enhancement of quantum computing under limited connectivity through distributed quantum computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10942v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 15:36:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 21:53:25.997547
• Title: Scalability enhancement of quantum computing under limited connectivity through distributed quantum computing
• Title（参考訳）: 分散量子コンピューティングによる限定接続下における量子コンピューティングのスケーラビリティ向上
• Authors: Shao-Hua Hu, George Biswas, Jun-Yi Wu,
• Abstract要約: 単一QPU量子コンピューティングを用いた分散量子コンピューティングにおける2QPUエンタングルメントのベンチマークを行った。 平均ゲート忠実度,重出力確率,線形クロスエントロピーの3つの図形の1対1対応性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We employ quantum-volume random-circuit sampling to benchmark the two-QPU entanglement-assisted distributed quantum computing (DQC) and compare it with single-QPU quantum computing. We first specify a single-qubit depolarizing noise model in the random circuit. Based on this error model, we show the one-to-one correspondence of three figures of merits, namely average gate fidelity, heavy output probability, and linear cross-entropy. We derive an analytical approximation of the average gate fidelity under the specified noise model, which is shown to align with numerical simulations. The approximation is calculated based on a noise propagation matrix obtained from the extended connectivity graph of a DQC device. In numerical simulation, we unveil the scalability enhancement in DQC for the QPUs with limited connectivity. Furthermore, we provide a simple formula to estimate the average gate fidelity, which also provides us with a heuristic method to evaluate the scalability enhancement in DQC, and a guide to optimize the structure of a DQC configuration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、量子体積ランダム回路サンプリングを用いて、2QPUエンタングルメント支援分散量子コンピューティング(DQC)をベンチマークし、単一QPU量子コンピューティングと比較する。 まず、ランダム回路において、単一キュービットの非偏極ノイズモデルを指定する。 この誤差モデルに基づいて、平均ゲート忠実度、重出力確率、線形クロスエントロピーの3つの図形の1対1対応を示す。 本研究では,特定雑音モデルに基づく平均ゲート忠実度の解析的近似を導出し,数値シミュレーションと整合性を示す。 近似は、DQC装置の拡張接続グラフから得られるノイズ伝搬行列に基づいて算出される。 数値シミュレーションでは,接続性に制限のあるQPUに対するDQCのスケーラビリティ向上について紹介する。 さらに,DQCにおける拡張性を評価するためのヒューリスティックな手法と,DQC構成の構造を最適化するためのガイドも提供する。

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