論文の概要: Evaluating System-Level Fidelity with Peaked Random Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25983v1
• Date: Mon, 25 May 2026 15:59:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:20.45402
• Title: Evaluating System-Level Fidelity with Peaked Random Circuits
• Title（参考訳）: ピークランダム回路を用いたシステムレベル忠実度の評価
• Authors: Martin Brieger, Florian Krötz, Minh Chung, Dieter Kranzlmüller,
• Abstract要約: ピークランダム回路(Paked Random Circuits, PRCs)は、NISQデバイス上で量子優位性を示すための有効な経路として提案されている。 累積雑音,ゲートエラー,接続制約に拘わらず,決定論的ピークを識別するシステムの能力の定量化を行う。 PRCは量子ボリュームに匹敵する高精度な計量を提供するが、干渉効果に対する感度は高い。
• 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 computing is transitioning from experimental prototypes to commercially available turnkey systems, making architecture-agnostic performance metrics essential for cross-platform comparison. Peaked Random Circuits (PRCs) have recently been proposed as a viable path to demonstrate quantum advantage on NISQ devices: a quantum processor can reliably detect a single, peaked output state amid background noise, yet the circuits' characteristics render classical simulation infeasible. In this paper, we repurpose PRCs as a system-level fidelity benchmark. By successively running a matrix of PRCs with varying qubit counts and circuit depths, we quantify a system's ability to identify the deterministic peak despite cumulative noise, gate errors, and connectivity constraints. We apply the benchmark on IQM's superconducting and AQT's trapped-ion architectures. Our results show that PRCs provide a high-precision metric comparable to Quantum Volume while exhibiting greater sensitivity to interference effects. Consequently, PRCs enable a robust framework for assessing the computational reliability of NISQ hardware across platforms.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、実験的なプロトタイプから市販のターンキーシステムに移行し、アーキテクチャに依存しないパフォーマンス指標をクロスプラットフォーム比較に欠かせないものにしている。 量子プロセッサはバックグラウンドノイズの中で1つのピーク出力状態を確実に検出できるが、回路の特性は古典的なシミュレーションを実現できない。 本稿では,PRCをシステムレベルの忠実度ベンチマークとして再利用する。 累積雑音,ゲート誤差,接続制約に拘わらず,PRCの行列を様々な量子ビット数と回路深さで連続的に実行することにより,決定論的ピークを識別するシステムの能力を定量化する。 IQMの超伝導とAQTのトラップイオンアーキテクチャのベンチマークを適用した。 その結果, PRCは量子ボリュームに匹敵する高精度な測定値を提供し, 干渉に対する感度は高いことがわかった。 したがって、PRCはプラットフォーム間でのNISQハードウェアの計算信頼性を評価するための堅牢なフレームワークを可能にする。

関連論文リスト

• The Impact of Qubit Connectivity on Quantum Advantage in Noisy IQP Circuits [12.732381296045054]
  Instantaneous Quantum Polynomial-time (IQP) 回路は、短期的な量子優位性を示す候補である。 分散アーキテクチャでは、長距離通信を実装するために追加のルーティングを必要とするため、この移行においてqubit接続が重要なパラメータであることを示す。 我々は,このアーキテクチャ依存シフトを,コンパイルされた深度オーバーヘッドとそれに対応するシミュラビリティマージンを用いて定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-14T12:06:48Z)
• Continual Quantum Architecture Search with Tensor-Train Encoding: Theory and Applications to Signal Processing [68.35481158940401]
  CL-QASは連続的な量子アーキテクチャ検索フレームワークである。 振幅のエンコードと変分量子回路の忘れを犠牲にすることの課題を緩和する。 制御可能なロバスト性表現性、サンプル効率の一般化、およびバレンプラトーを使わずに滑らかな収束を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-10T02:36:03Z)
• Investigation of Hardware Architecture Effects on Quantum Algorithm Performance: A Comparative Hardware Study [0.0]
  クラウドアクセス可能な量子プロセッサは、異種ハードウェアプラットフォーム上での量子アルゴリズムの直接実行を可能にする。 Amazon Braketを使って、トラップイオン、超伝導、シミュレータバックエンドの5つの代表量子アルゴリズムをベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-07T15:29:52Z)
• 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)
• ConQuER: Modular Architectures for Control and Bias Mitigation in IQP Quantum Generative Models [40.972673943861075]
  瞬時量子(IQP)回路に基づく量子生成モデルは、複素分布の学習において非常に有望である。 現在の実装は、生成した出力に対する制御性の欠如と、期待される特定のパターンに対する深刻な生成バイアスに悩まされている。 モジュール回路アーキテクチャによる両課題に対処する制御可能な量子生成フレームワーク ConQuER を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-26T16:32:41Z)
• 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)
• Polynomial-Time Classical Simulation of Noisy IQP Circuits with Constant Depth [0.5188841610098435]
  雑音の除去や非偏極化を行う任意のIQP回路の場合、出力分布は古典的コンピュータで効率的にサンプリング可能であることを示す。 我々は、IQP回路が対角ゲートの深い部分を持つという事実を利用して、ノイズが予測可能となり、回路内の絡み合いの大規模な分解を誘発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T17:55:26Z)
• Quantum Federated Learning with Entanglement Controlled Circuits and Superposition Coding [44.89303833148191]
  我々は、絡み合ったスリム化可能な量子ニューラルネットワーク(eSQNN)の深さ制御可能なアーキテクチャを開発する。 本稿では,eS-QNNの重畳符号化パラメータを通信する絡み合ったスリム化QFL(eSQFL)を提案する。 画像分類タスクでは、広範囲なシミュレーションがeSQFLの有効性を裏付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-04T03:18:03Z)
• 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)
• On the learnability of quantum neural networks [132.1981461292324]
  本稿では,量子ニューラルネットワーク(QNN)の学習可能性について考察する。 また,概念をQNNで効率的に学習することができれば,ゲートノイズがあってもQNNで効果的に学習できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T06:34:34Z)

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。