論文の概要: State Similarity in Modular Superconducting Quantum Processors with Classical Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01657v3
• Date: Wed, 11 Jun 2025 12:19:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 02:07:43.236511
• Title: State Similarity in Modular Superconducting Quantum Processors with Classical Communications
• Title（参考訳）: 古典通信を用いたモジュラー超電導量子プロセッサの状態類似性
• Abstract要約: モジュールアーキテクチャに適したクロスプラットフォーム忠実度推定アルゴリズムを提案する。 我々は、最大6キュービットのモジュラー超伝導量子プロセッサ上で、このプロトコルを実験的に実装し、2つの11キュービットGHZ状態の類似性を検証した。 概念実証として、6つの3キュービットモジュールを用いた5キュービット量子位相学習タスクに適用し、たった8つのトレーニングサンプルで位相情報を抽出することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94024259927014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As quantum devices continue to scale, distributed quantum computing emerges as a promising strategy for executing large-scale tasks across modular quantum processors. A central challenge in this paradigm is verifying the correctness of computational outcomes when subcircuits are executed independently following circuit cutting. Here we propose a cross-platform fidelity estimation algorithm tailored for modular architectures. Our method achieves substantial reductions in sample complexity compared to previous approaches designed for single-processor systems. We experimentally implement the protocol on modular superconducting quantum processors with up to 6 qubits to verify the similarity of two 11-qubit GHZ states. Beyond verification, we show that our algorithm enables a federated quantum kernel method that preserves data privacy. As a proof of concept, we apply it to a 5-qubit quantum phase learning task using six 3-qubit modules, successfully extracting phase information with just eight training samples. These results establish a practical path for scalable verification and trustworthy quantum machine learning of modular quantum processors.
• Abstract（参考訳）: 量子デバイスがスケールし続けるにつれて、分散量子コンピューティングはモジュラー量子プロセッサ全体にわたって大規模なタスクを実行するための有望な戦略として出現する。 このパラダイムの中心的な課題は、回路切断後にサブ回路が独立して実行されるときの計算結果の正しさを検証することである。 本稿では,モジュールアーキテクチャに適したクロスプラットフォーム忠実度推定アルゴリズムを提案する。 本手法は, 単プロセッサシステム用に設計した従来の手法と比較して, サンプルの複雑さを大幅に低減する。 我々は、最大6キュービットのモジュラー超伝導量子プロセッサ上で、このプロトコルを実験的に実装し、2つの11キュービットGHZ状態の類似性を検証した。 検証の他に、我々のアルゴリズムはデータのプライバシを保存するためのフェデレートされた量子カーネル法を可能にする。 概念実証として、6つの3キュービットモジュールを用いた5キュービット量子位相学習タスクに適用し、たった8つのトレーニングサンプルで位相情報を抽出することに成功した。 これらの結果は、モジュラ量子プロセッサのスケーラブルな検証と信頼性の高い量子機械学習のための実践的なパスを確立する。

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