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Enregistrement W4386525435 · doi:10.1103/prxquantum.4.030334

Holographic Quantum Simulation of Entanglement Renormalization Circuits

2023· article· en· W4386525435 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePRX Quantum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundAlfred P. Sloan FoundationU.S. Department of EnergyU.S. Department of Defense
Mots-clésAnsatzQubitQuantum entanglementQuantum computerPhysicsStatistical physicsQuantum mechanicsRenormalizationMatrix product stateQuantum informationQuantumTheoretical physicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While standard approaches to quantum simulation require a number of qubits proportional to the number of simulated particles, current noisy quantum computers are limited to tens of qubits. With the technique of holographic quantum simulation, a D-dimensional system can be simulated with a (D-1)-dimensional subset of qubits, enabling the study of systems significantly larger than current quantum computers. Using circuits derived from the multiscale entanglement renormalization ansatz (MERA), we accurately prepare the ground state of an L=32 critical, nonintegrable perturbed Ising model and measure long-range correlations on the ten-qubit Quantinuum trapped-ion computer. We introduce generalized MERA networks that interpolate between MERA and matrix product state networks and demonstrate that generalized MERA can capture far longer correlations than a MERA with the same number of qubits, at the expense of greater circuit depth. Finally, we perform noisy simulations of these two network ansatzes and find that the optimal choice of network depends on the noise level, available qubits, and the state to be represented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,249 · 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