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Enregistrement W4322766701 · doi:10.22331/q-2023-03-02-934

Fast quantum circuit cutting with randomized measurements

2023· article· en· W4322766701 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueQuantum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensXanadu Quantum Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryOffice of ScienceDefense Advanced Research Projects AgencyFlatiron HealthNational Energy Research Scientific Computing CenterSimons FoundationU.S. Department of Energy
Mots-clésQubitQuantum computerComputationElectronic circuitQuantum circuitQuantumMathematicsOverhead (engineering)OmegaAlgorithmComputer scienceTopology (electrical circuits)Quantum mechanicsCombinatoricsQuantum error correctionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a new method to extend the size of a quantum computation beyond the number of physical qubits available on a single device. This is accomplished by randomly inserting measure-and-prepare channels to express the output state of a large circuit as a separable state across distinct devices. Our method employs randomized measurements, resulting in a sample overhead that is <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mover><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo>&amp;#x007E;</mml:mo></mml:mover></mml:mrow><mml:mo stretchy="false">(</mml:mo><mml:msup><mml:mn>4</mml:mn><mml:mi>k</mml:mi></mml:msup><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mo>/</mml:mo></mml:mrow><mml:msup><mml:mi>&amp;#x03B5;</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msup><mml:mo stretchy="false">)</mml:mo></mml:math>, where <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>&amp;#x03B5;</mml:mi></mml:math> is the accuracy of the computation and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>k</mml:mi></mml:math> the number of parallel wires that are "cut" to obtain smaller sub-circuits. We also show an information-theoretic lower bound of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi mathvariant="normal">&amp;#x03A9;</mml:mi><mml:mo stretchy="false">(</mml:mo><mml:msup><mml:mn>2</mml:mn><mml:mi>k</mml:mi></mml:msup><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mo>/</mml:mo></mml:mrow><mml:msup><mml:mi>&amp;#x03B5;</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msup><mml:mo stretchy="false">)</mml:mo></mml:math> for any comparable procedure. We use our techniques to show that circuits in the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) with <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>p</mml:mi></mml:math> entangling layers can be simulated by circuits on a fraction of the original number of qubits with an overhead that is roughly <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msup><mml:mn>2</mml:mn><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo stretchy="false">(</mml:mo><mml:mi>p</mml:mi><mml:mi>&amp;#x03BA;</mml:mi><mml:mo stretchy="false">)</mml:mo></mml:mrow></mml:msup></mml:math>, where <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>&amp;#x03BA;</mml:mi></mml:math> is the size of a known balanced vertex separator of the graph which encodes the optimization problem. We obtain numerical evidence of practical speedups using our method applied to the QAOA, compared to prior work. Finally, we investigate the practical feasibility of applying the circuit cutting procedure to large-scale QAOA problems on clustered graphs by using a <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mn>30</mml:mn></mml:math>-qubit simulator to evaluate the variational energy of a <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mn>129</mml:mn></mml:math>-qubit problem as well as carry out a <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mn>62</mml:mn></mml:math>-qubit optimization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle