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Fortschritt in der Quantencomputing: Schaltkreis-Destillation

Die Quanten-Schaltkreis-Destillation vereinfacht Berechnungen in verrauschten Quantensystemen.

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Quantencomputing bietet eine neue Möglichkeit, Berechnungen mithilfe der Prinzipien der Quantenmechanik durchzuführen. Momentan haben die Quantenprozessoren jedoch mit Störungen zu kämpfen, die zu Fehlern in den Berechnungen führen können. Diese Störungen können lange Quantenberechnungen stören und falsche Ergebnisse liefern. Eine mögliche Lösung für dieses Problem ist die Quanten-Schaltkreis-Destillation, die darauf abzielt, kürzere Schaltkreise zu schaffen, die trotzdem zuverlässige Ergebnisse liefern können.

Was ist Quanten-Schaltkreis-Destillation?

Quanten-Schaltkreis-Destillation ist eine Methode, die vereinfachte Quanten-Schaltkreise erzeugt. Diese Schaltkreise sind kürzer und haben genügend Funktionalität, um Ergebnisse zu produzieren, die den Ergebnissen längerer, komplexerer Schaltkreise ähneln. Die Idee ist, dass kürzere Schaltkreise weniger von Störungen betroffen sind, sodass sie Berechnungen abschliessen können, bevor die Zuverlässigkeit der Qubits (die Grundbausteine der Quanteninformation) nachlässt.

Wie funktioniert das?

Um das zu erreichen, haben Forscher einen Destillator entwickelt, der ein Modell ist, das Reinforcement Learning verwendet. Dieses Modell wird trainiert, um destillierte Schaltkreise für spezielle Aufgaben zu erstellen, wie den inversen Quanten-Fourier-Transform (IQFT) oder Shors Algorithmus zur Primfaktorzerlegung. Der Destillator lernt, diese kürzeren Schaltkreise zu identifizieren und zu erstellen, indem er verschiedene Kombinationen von Quanten-Gattern, den Werkzeugen für Quantenberechnungen, erkundet.

Leistung von destillierten Schaltkreisen

Die entwickelten destillierten Schaltkreise werden auf echten Quantenprozessoren getestet, wie zum Beispiel denen von IBM. Bei einem vier-Qubit IQFT zeigten die Ergebnisse, dass der destillierte Schaltkreis Ausgaben produzierte, die fast identisch mit den erwarteten Ergebnissen waren, jedoch mit deutlich weniger Fehlern im Vergleich zu den herkömmlichen langen Schaltkreisen. Das deutet darauf hin, dass die destillierten Schaltkreise effektiv innerhalb der Einschränkungen der aktuellen, störungsanfälligen Quanten Systeme arbeiten könnten.

Beispiel: Inverser Quanten-Fourier-Transform (IQFT)

Um die Idee zu veranschaulichen, betrachten wir den IQFT, ein wichtiger Bestandteil vieler Quantenalgorithmen. Die Forscher erstellten zuerst einen traditionellen vier-Qubit IQFT-Schaltkreis, der mehrere Gatter verwendete, um die gewünschte Transformation zu erreichen. Bei der Anwendung auf einen Quantenprozessor produzierten die Ergebnisse dieses Schaltkreises signifikante Abweichungen von den erwarteten Ergebnissen aufgrund von Störinterferenzen.

Im Gegensatz dazu ergab die Anwendung des Destillators auf dasselbe IQFT-Aufgabe einen destillierten Schaltkreis, der viel kürzer war, aber trotzdem genaue Ausgaben lieferte. Der destillierte Schaltkreis hatte viermal weniger Quanten-Gatter, was die Fehlerwahrscheinlichkeit verringerte und die Qualität der Ergebnisse verbesserte.

Allgemeine Erkenntnisse

Mit dem Destillator fanden die Forscher einen konsistenten Weg, Quanten-Schaltkreise zu entwerfen, die verschiedene Qubit-Zahlen handhaben konnten. Sie entdeckten, dass bestimmte Muster auftauchten, in denen die Gatter angeordnet werden sollten, was zur Schaffung von verallgemeinerten Schaltkreisen für jede Anzahl von Qubits führte. Diese verallgemeinerten Schaltkreise liefen besser als ihre herkömmlichen Pendants, selbst als die Anzahl der Qubits zunahm.

Praktische Anwendungen: Shors Algorithmus

Eine der praktischen Anwendungen von destillierten Schaltkreisen besteht darin, Shors Algorithmus auszuführen, eine Methode zur effektiven Faktorisierung grosser Zahlen – eine Aufgabe, die für klassische Computer schwierig sein kann. In einem Test zur Faktorisierung der Zahl 57 wurde der destillierte IQFT-Schaltkreis in den Quanten-Schaltkreis integriert. Bei der Ausführung auf einem Quantenprozessor lieferte er Ergebnisse, die den idealen Ergebnissen viel näher waren, was zeigt, wie destillierte Schaltkreise die Leistung von Quantenalgorithmen verbessern können.

Fazit

Die Quanten-Schaltkreis-Destillation stellt einen wichtigen Schritt dar, um die Herausforderungen durch Störungen im Quantencomputing zu überwinden. Durch die Verwendung kürzerer Schaltkreise können Forscher die Integrität der Quantenberechnungen aufrechterhalten, während sie sich an die Einschränkungen bestehender Quantenprozessoren anpassen. Die Innovationen in diesem Bereich verbessern nicht nur die aktuellen Quantenalgorithmen, sondern ebnen auch den Weg für zukünftige Fortschritte in der Quanten-Technologie. Die Zusammenarbeit zwischen Forschern und Modellen des maschinellen Lernens zeigt grosses Potenzial und eröffnet neue Wege für wissenschaftliche Forschung und praktische Anwendungen.

Originalquelle

Titel: Quantum Circuit Distillation and Compression

Zusammenfassung: Quantum coherence in a qubit is vulnerable to environmental noise. When long quantum calculation is run on a quantum processor without error correction, the noise often causes fatal errors and messes up the calculation. Here, we propose quantum-circuit distillation to generate quantum circuits that are short but have enough functions to produce an output almost identical to that of the original circuits. The distilled circuits are less sensitive to the noise and can complete calculation before the quantum coherence is broken in the qubits. We created a quantum-circuit distillator by building a reinforcement learning model, and applied it to the inverse quantum Fourier transform (IQFT) and Shor's quantum prime factorization. The obtained distilled circuit allows correct calculation on IBM-Quantum processors. By working with the quantum-circuit distillator, we also found a general rule to generate quantum circuits approximating the general $n$-qubit IQFTs. The quantum-circuit distillator offers a new approach to improve performance of noisy quantum processors.

Autoren: Shunsuke Daimon, Kakeru Tsunekawa, Ryoto Takeuchi, Takahiro Sagawa, Naoki Yamamoto, Eiji Saitoh

Letzte Aktualisierung: 2023-09-04 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2309.01911

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.01911

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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