論文の概要: Quantum advantage from effective $200$-qubit holographic random circuit sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05433v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 17:09:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.84672
• Title: Quantum advantage from effective $200$-qubit holographic random circuit sampling
• Title（参考訳）: 有効200ドルのホログラフィックランダム回路サンプリングによる量子優位性
• Authors: Bingzhi Zhang, Quntao Zhuang,
• Abstract要約: 本稿では,サンプリング複雑性を大幅に高めるホログラフィックランダム回路サンプリングアルゴリズムを提案する。 我々は,最大200キュービットの有効サンプリングを実演し,クロスエントロピーベンチマークの忠実度を0.0593$とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computers hold the promise of outperforming classical computers in solving certain problems. While large-scale quantum algorithms will require fault-tolerant devices, near-term demonstrations of quantum advantage on existing devices can provide important milestones. Random circuit sampling has emerged as a leading candidate for such demonstrations. However, existing implementations often underutilize circuit depth, limiting the achievable advantage. We introduce a holographic random circuit sampling algorithm that substantially increases the sampling complexity by leveraging repeated interactions and mid-circuit measurements. This approach scales the effective sampling dimension with the circuit depth, ultimately leading to an exponential growth in sampling complexity. With merely 20 physical qubits on IBM quantum devices, we experimentally demonstrate the effective sampling of up to 200 qubits, with a cross-entropy benchmark fidelity of $0.0593$, establishing a new route to scalable quantum advantage through the combined use of spatial and temporal quantum resources.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、特定の問題を解決する際に古典的コンピュータよりも優れた性能を約束する。 大規模量子アルゴリズムはフォールトトレラントなデバイスを必要とするが、既存のデバイスにおける量子優位性の短期的な実証は重要なマイルストーンを提供する。 ランダム回路サンプリングはこのようなデモンストレーションの主候補として浮上している。 しかし、既存の実装はしばしば回路深度を低くし、達成可能な利点を制限している。 本稿では,繰り返しの相互作用と中間回路計測を利用して,サンプリングの複雑さを大幅に増大させるホログラフィックランダム回路サンプリングアルゴリズムを提案する。 このアプローチは、回路深さで効果的なサンプリング次元をスケールし、最終的にはサンプリングの複雑さが指数関数的に増大する。 IBMの量子デバイス上では20の物理量子ビットしか持たないため、最大200量子ビットの効果的なサンプリングを実験的に実証し、クロスエントロピーベンチマークの忠実度は0.0593$であり、空間的および時間的量子リソースを併用することで、スケーラブルな量子優位性への新たなルートを確立する。

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