論文の概要: Optimal multicore quantum computing with few interconnects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10247v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 15:23:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:59:25.709376
• Title: Optimal multicore quantum computing with few interconnects
• Title（参考訳）: 相互接続の少ない最適マルチコア量子コンピューティング
• Authors: J. Montes, F. Borondo, Gabriel G. Carlo,
• Abstract要約: 本研究では,複数のコアに分散したランダム回路のパラダイム的普遍系列の複雑性挙動について検討する。 最適複雑性は相互接続がほとんどない状態で達成される。 また、同じサイズのコアを追加することで、プロセッサをスケールアップする際の複雑性特性も分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Noisy intermediate-scale quantum processors have produced a quantum computation revolution in recent times. However, to make further advances new strategies to overcome the error rate growth are needed. One possible way out is dividing these devices into many cores. On the other hand, the majorization criterion efficiently classifies quantum circuits in terms of their complexity, which can be directly related to their ability of performing non classically simulatable computations. In this paper, we use this criterion to study the complexity behavior of a paradigmatic universal family of random circuits distributed into several cores with different architectures. We find that the optimal complexity is reached with few interconnects, this giving further hope to actual implementations in nowadays available devices. A universal behavior is found irrespective of the architecture and (approximately) of the core size. We also analyze the complexity properties when scaling processors up by means of adding cores of the same size. We provide a conjecture to explain the results.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子プロセッサは近年、量子計算革命を生み出している。 しかし、さらなる進歩のためには、エラー率の増大を克服する新たな戦略が必要である。 可能な方法のひとつは、これらのデバイスを多くのコアに分割することだ。 一方、偏化基準は量子回路をその複雑性の観点から効率的に分類し、非古典的にシミュレート可能な計算を行う能力と直接的に関連付けることができる。 本稿では、この基準を用いて、異なるアーキテクチャを持つ複数のコアに分散されたランダム回路のパラダイム的普遍的ファミリーの複雑さの挙動を研究する。 最適複雑性は相互接続がほとんどない状態で達成できることに気付き、これによって、現在利用可能なデバイスでの実際の実装がさらに期待できる。 普遍的な振る舞いは、アーキテクチャと(およそ)コアサイズに関係なく見出される。 また、同じサイズのコアを追加することで、プロセッサをスケールアップする際の複雑性特性も分析します。 結果を説明するための予想を提供する。

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