論文の概要: Many-body Quantum Score: a scalable benchmark for digital and analog quantum processors and first test on a commercial neutral atom device
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03461v1
- Date: Tue, 06 Jan 2026 23:19:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.087451
- Title: Many-body Quantum Score: a scalable benchmark for digital and analog quantum processors and first test on a commercial neutral atom device
- Title(参考訳): Many-body Quantum Score:デジタルおよびアナログ量子プロセッサのためのスケーラブルなベンチマークと商用中性原子デバイスの最初のテスト
- Authors: Harold Erbin, Pierre-Louis Burdeau, Corentin Bertrand, Thomas Ayral, Grégoire Misguich,
- Abstract要約: 量子処理ユニット(QPU)の能力を評価するために,多体量子スコア(MBQS)を提案する。
MBQSは、QPUが特定の量子クエンチに従って横フィールドイジングモデルの相関関数を確実に再現できる量子ビットの最大数を同定することにより、性能を定量化する。
- 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: We propose the Many-body Quantum Score (MBQS), a practical and scalable application-level benchmark protocol designed to evaluate the capabilities of quantum processing units (QPUs)--both gate-based and analog--for simulating many-body quantum dynamics. MBQS quantifies performance by identifying the maximum number of qubits with which a QPU can reliably reproduce correlation functions of the transverse-field Ising model following a specific quantum quench. This paper presents the MBQS protocol and highlights its design principles, supported by analytical insights, classical simulations, and experimental data. It also displays results obtained with Ruby, an analog QPU based on Rydberg atoms developed by the Pasqal company. These findings demonstrate MBQS's potential as a robust and informative tool for benchmarking near-term quantum devices for many-body physics.
- Abstract(参考訳): 本稿では,多体量子力学をシミュレートするための量子処理ユニット(QPU)の機能評価を目的とした,実用的でスケーラブルなアプリケーションレベルのベンチマークプロトコルであるMulti-body Quantum Score(MBQS)を提案する。
MBQSは、QPUが特定の量子クエンチに従って横フィールドイジングモデルの相関関数を確実に再現できる量子ビットの最大数を同定することにより、性能を定量化する。
本稿では,MBQSプロトコルについて述べるとともに,解析的洞察,古典的シミュレーション,実験データによって支援された設計原理について述べる。
また、Pasqal社が開発したRydberg原子をベースとしたアナログQPUであるRubyで得られた結果も表示する。
これらの結果は、MBQSが多体物理学のための短期量子デバイスをベンチマークするための堅牢で有益なツールとしての可能性を示している。
関連論文リスト
- The EU Quantum Flagship's Key Performance Indicators for Quantum Computing [0.12099984425168675]
本稿では,EU量子フラッグシップ内でキーパフォーマンス指標(KPI)として開発されたスケーラブルな量子コンピューティングベンチマークについて述べる。
これらのベンチマークは、独立したコンポーネントではなく、総合的なシステム性能を評価するように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-22T18:30:06Z) - QUT: A Unit Testing Framework for Quantum Subroutines [9.792920473518146]
本稿では,量子サブルーチンの単体テストフレームワークであるQUT(Quantum Unit Testing)のアーキテクチャ設計とプロトタイプ実装について述べる。
このフレームワークはユーザビリティとシンプルさに重点を置いて開発されており、量子ユニットテストの背後にある複雑な理論的概念を広範囲のユーザが利用できるようにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-22T08:57:32Z) - VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [50.95799256262098]
変分量子回路(VQC)は量子機械学習を約束するが、表現性、訓練性、耐雑音性の課題に直面している。
本稿では,VQCが学習中に古典多層パーセプトロンの第一層重みを生成するハイブリッドアーキテクチャであるVQC-MLPNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-12T01:38:15Z) - Benchmarking quantum devices beyond classical capabilities [0.9332987715848716]
量子ボリュームテスト(Quantum Volume test、QV)は、量子コンピュータの性能を評価するために最も広く使用されるベンチマークの1つである。
量子回路の最も可能性の高い結果を直接決定できるQVテストの修正を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T18:50:47Z) - Measurement-based quantum machine learning [0.0]
本稿では,計測に基づく量子計算ニューロンから構築された普遍的な量子ニューラルネットワークを提案する。
ノイズの存在下では, MuTA が普遍的なゲート集合を学習できることを数値的に示す。
フォトニックな Gottesman-Kitaev-Preskill 量子ビットによって課されるハードウェア制約を組み込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-14T05:17:01Z) - QKSAN: A Quantum Kernel Self-Attention Network [53.96779043113156]
量子カーネル法(Quantum Kernel Methods, QKM)のデータ表現能力とSAMの効率的な情報抽出能力を組み合わせた量子カーネル自己認識機構(Quantum Kernel Self-Attention Mechanism, QKSAM)を導入する。
量子カーネル自己保持ネットワーク(QKSAN)フレームワークは,DMP(Dederred Measurement Principle)と条件測定技術を巧みに組み込んだQKSAMに基づいて提案されている。
4つのQKSANサブモデルはPennyLaneとIBM Qiskitプラットフォームにデプロイされ、MNISTとFashion MNISTのバイナリ分類を実行する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-25T15:08:19Z) - Extending the Q-score to an Application-level Quantum Metric Framework [0.0]
量子デバイスの性能を評価することは、量子デバイスをスケールし、最終的に実際に使用するための重要なステップである。
顕著な量子計量は、アトスのQスコア計量によって与えられる。
Qスコアは、異なる問題、ユーザ設定、ソルバを使用したベンチマークを可能にする量子メトリクスのフレームワークを定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-01T18:03:13Z) - Delegated variational quantum algorithms based on quantum homomorphic
encryption [69.50567607858659]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子デバイス上で量子アドバンテージを達成するための最も有望な候補の1つである。
クライアントのプライベートデータは、そのような量子クラウドモデルで量子サーバにリークされる可能性がある。
量子サーバが暗号化データを計算するための新しい量子ホモモルフィック暗号(QHE)スキームが構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-25T07:00:13Z) - QSAN: A Near-term Achievable Quantum Self-Attention Network [73.15524926159702]
SAM(Self-Attention Mechanism)は機能の内部接続を捉えるのに長けている。
短期量子デバイスにおける画像分類タスクに対して,新しい量子自己注意ネットワーク(QSAN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-14T12:22:51Z) - Tensor Network Quantum Virtual Machine for Simulating Quantum Circuits
at Exascale [57.84751206630535]
本稿では,E-scale ACCelerator(XACC)フレームワークにおける量子回路シミュレーションバックエンドとして機能する量子仮想マシン(TNQVM)の近代化版を提案する。
新バージョンは汎用的でスケーラブルなネットワーク処理ライブラリであるExaTNをベースにしており、複数の量子回路シミュレータを提供している。
ポータブルなXACC量子プロセッサとスケーラブルなExaTNバックエンドを組み合わせることで、ラップトップから将来のエクサスケールプラットフォームにスケール可能なエンドツーエンドの仮想開発環境を導入します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-21T13:26:42Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T12:06:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。