論文の概要: Benchmarking neutral atom-based quantum processors at scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22967v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 08:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.816277
• Title: Benchmarking neutral atom-based quantum processors at scale
• Title（参考訳）: 中性原子系量子プロセッサの大規模ベンチマーク
• Authors: Andrea B. Rava, Kristel Michielsen, J. A. Montanez-Barrera,
• Abstract要約: 中性原子ベースの量子計算は、フォールトトレラント量子計算の代替として確立されている。 我々はこれらの量子プロセッサを大規模に評価する2つの系統的なベンチマークを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, neutral atom-based quantum computation has been established as a competing alternative for the realization of fault-tolerant quantum computation. However, as with other quantum technologies, various sources of noise limit their performance. With processors continuing to scale up, new techniques are needed to characterize and compare them in order to track their progress. In this work, we present two systematic benchmarks that evaluate these quantum processors at scale. We use the quantum adiabatic algorithm (QAA) and the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) to solve maximal independent set (MIS) instances of random unit-disk graphs. These benchmarks are scalable, relying not on prior knowledge of the system's evolution but on the quality of the MIS solutions obtained. We benchmark quera_aquila and pasqal_fresnel on problem sizes up to 102 and 85 qubits, respectively. Overall, quera_aquila performs better on QAOA and QAA instances. Finally, we generate MIS instances of up to 1000 qubits, providing scalable benchmarks for evaluating future, larger processors as they become available.
• Abstract（参考訳）: 近年、フォールトトレラント量子計算の実現に対抗して、中性原子ベースの量子計算が確立されている。 しかし、他の量子技術と同様に、様々なノイズ源は性能を制限している。 プロセッサのスケールアップが続けられているため、その進捗を追跡するために、特徴付けと比較を行う新しい技術が必要である。 本研究では、これらの量子プロセッサを大規模に評価する2つの系統的なベンチマークを示す。 本稿では,量子アディアバティックアルゴリズム(QAA)と量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて,ランダム単位ディスクグラフの最大独立集合(MIS)を解く。 これらのベンチマークはスケーラブルであり、システムの進化に関する事前の知識ではなく、得られたMISソリューションの品質に依存している。 quera_aquila と pasqal_fresnel をそれぞれ 102 と 85 の量子ビットでベンチマークした。 全体として、quera_aquilaはQAOAインスタンスとQAAインスタンスでパフォーマンスが向上している。 最後に、最大1000キュービットのMISインスタンスを生成し、将来の大規模プロセッサが利用可能になると評価するためのスケーラブルなベンチマークを提供する。

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