論文の概要: Realizing string-net condensation: Fibonacci anyon braiding for universal gates and sampling chromatic polynomials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12820v2
• Date: Fri, 11 Apr 2025 16:36:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:15:02.338033
• Title: Realizing string-net condensation: Fibonacci anyon braiding for universal gates and sampling chromatic polynomials
• Title（参考訳）: 弦-網凝縮の実現: 普遍ゲートに対するフィボナッチ・アロンブレイディングと色多項式のサンプリング
• Authors: Zlatko K. Minev, Khadijeh Najafi, Swarnadeep Majumder, Juven Wang, Ady Stern, Eun-Ah Kim, Chao-Ming Jian, Guanyu Zhu,
• Abstract要約: 数式予測では、Fibonacci string-net condensate (FibSNC)とFibonacci anyonsを使って古典計算を超える。 本稿では,短期量子プロセッサにも適するスケーラブルな動的文字列作成(DSNP)手法を提案する。 超伝導量子プロセッサを用いて、深部回路における複合誤差緩和とDSNPアプローチを結合し、Fib-SNCの任意の生成、測定、ブレイドを成功させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The remarkable complexity of the vacuum state of a topologically-ordered many-body quantum system encodes the character and intricate braiding interactions of its emergent particles, the anyons.} Quintessential predictions exploiting this complexity use the Fibonacci string-net condensate (Fib-SNC) and its Fibonacci anyons to go beyond classical computing. Sampling the Fib-SNC wavefunction is expected to yield estimates of the chromatic polynomial of graph objects, a classical task that is provably hard. At the same time, exchanging anyons of Fib-SNC is expected to allow fault-tolerant universal quantum computation. Nevertheless, the physical realization of Fib-SNC and its anyons remains elusive. Here, we introduce a scalable dynamical string-net preparation (DSNP) approach, suitable even for near-term quantum processors, which dynamically prepares Fib-SNC and its anyons through reconfigurable graphs. Using a superconducting quantum processor, we couple the DSNP approach with composite error-mitigation on deep circuits to successfully create, measure, and braid anyons of Fib-SNC in a scalable manner. We certify the creation of anyons by measuring their `anyon charge', finding an average experimental accuracy of $94\%$. Furthermore, we validate that exchanging these anyons yields the { expected} golden ratio~$\phi$ with~$98\%$ average accuracy and~$8\%$ measurement uncertainty. Finally, we sample the Fib-SNC to estimate the chromatic polynomial at~$\phi+2$ for {several} graphs. Our results establish the proof of principle for using Fib-SNC and its anyons for fault-tolerant universal quantum computation and {for aiming at} a classically-hard problem.
• Abstract（参考訳）: 位相的に順序付けられた多体量子系の真空状態の顕著な複雑さは、そのキャラクタリゼーションを符号化し、その創発粒子であるエノンの複雑なブレイディング相互作用を包含する。 Fibonacci string-net condensate (Fib-SNC)とFibonacci anyonsを使って、古典的な計算を超越している。 Fib-SNC波動関数をサンプリングすると、グラフオブジェクトの彩色多項式の推定値が得られることが期待されている。 同時に、Fib-SNCの任意の交換は、フォールトトレラントな普遍量子計算を可能にすることが期待されている。 それでも、Fib-SNCとそのエノンの物理的実現はいまだ解明されていない。 本稿では、Fib-SNCとそのエノンを再構成可能なグラフを通じて動的に準備する、短期量子プロセッサにも適するスケーラブルな動的文字列ネット準備(DSNP)手法を提案する。 超伝導量子プロセッサを用いて、DSNPアプローチと深部回路の複合誤差軽減を結合し、Fib-SNCの任意の配列をスケーラブルに生成、測定、編み取る。 我々は、アニオン電荷を測定することで、アニオンの生成を認証し、平均的な実験精度は9,4\%$である。 さらに、これらの電子を交換することで、平均精度~$98\%$、測定の不確実性~$8\%$の金比~$\phi$が得られることを検証した。 最後に、Fib-SNCをサンプリングし、−$\phi+2$ for {several} graphs で色多項式を推定する。 この結果から,Fib-SNCとそのエノンを用いたフォールトトレラントな普遍量子計算の原理の証明と,古典的にハードな問題に対する目的の証明が確立された。

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