[論文レビュー] Benchmarking of quantum processors with random circuits

James R. Wootton|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2018

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、超伝導量子プロセッサの性能を、多量子ビットヒルベルト空間を探索できるかを評価するためのランダム量子回路を用いたベンチマーク手法を提案する。量子優位性の鍵となる要件として、出力統計（たとえば「fuzz」、逆回路の復元成功率、ゲート不純度）を分析することで、誤り補正が性能を著しく向上させることを示しており、現時点のデバイス、特に小規模なデバイスがノイズにもかかわらず高いコherー二ンスとエンタングルメントの忠実度を維持できることを明らかにした。

ABSTRACT

Quantum processors with sizes in the 10-100 qubit range are now increasingly common. However, with increased size comes increased complexity for benchmarking. The effectiveness of a given device may vary greatly between different tasks, and will not always be easy to predict from single and two qubit gate fidelities. For this reason, it is important to assess processor quality for a range of important tasks. In this work we propose and implement tests based on random quantum circuits. These are used to evaluate multiple different superconducting qubit devices, with sizes from 5 to 19 qubits, from two hardware manufacturers: IBM Research and Rigetti. The data is analyzed to give a quantitive description of how the devices perform. We also describe how it can be used for a qualititive description accessible to the layperson, by being played as a game.

研究の動機と目的

• 近い将来の量子プロセッサに対して、ヒルベルト空間全体を探索できるかをテストする普遍的なベンチマーク手法を開発すること。
• さまざまなサイズとアーキテクチャを持つ超伝導量子ビットデバイスにおけるノイズとハードウェア制限が性能に与える影響を評価すること。
• 誤り補正技術が、ノイジー中間スケール量子（NISQ）デバイスにおける期待される量子的挙動を回復できるかを評価すること。
• ポーター＝トーマス統計や回路再構築忠実度といった観察可能なシグネチャーを用いて、デバイス性能の定性的・定量的評価を実施すること。
• 標準化されスケーラブルなベンチマークフレームワークを用いて、IBMとRigettiの異なるメーカーのデバイス間での比較を可能にすること。

提案手法

• デバイスの接続性に基づいて、離れたペアの量子ビットにエンタングルゲートを適用する、交互にエンタングルと逆回路スライスを配置したランダム量子回路の構築。
• エンタングルメントの蓄積を制御できるラウンドベースの回路生成プロトコルを採用し、ノイズによって量子的構造がどの程度速く消失するかを分析可能にする。
• 「fuzz」という指標（期待されるランダム状態分布からの逸脱度を定量化）を用いて、量子カオスおよびヒルベルト空間の探索状態を評価する出力状態統計を測定。
• 出力データから逆回路を再構築するために最小重み完全マッチング（MWPM）デコーダーを適用し、成功確率をパフォーマンス指標として用いる。
• 実デバイスの実験結果を、ランダムに選ばれた逆ゲートペアと正しい逆ゲートペアのシミュレーションと比較し、ノイズの影響を分離。
• 読み出し誤りおよびゲート誤りの影響を測定された観測量に及ぼす影響を軽減するため、準確率分解による誤り補正を実装。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現在の超伝導量子プロセッサは、深さの大きいランダム回路を実行する際、どの程度の程度でコherentな量子的挙動を維持できるか？
• RQ2 エンタングルメントの蓄積速度が、ノイズのある出力状態における量子的構造の検出可能性にどのように影響するか？
• RQ3 誤り補正技術は、回路再構築忠実度の向上という形で、NISQデバイスにおける期待される量子的挙動を回復できるか？
• RQ4 fuzzやMWPM成功確率といったパフォーマンス指標は、サイズや接続性パターンが異なるデバイス間でどのように変化するか？
• RQ5 回路の深さ、ゲートの忠実度、および実デバイスにおけるヒルベルト空間からの均一なサンプリング能力の間には、どのような関係があるか？

主な発見

• 5量子ビットのIBMデバイスでは、誤り補正により著しい改善が見られ、ラウンド1におけるMWPM復元成功率が約70％からほぼ100％に上昇し、量子的構造の回復が顕著に確認された。
• 16量子ビットのIBMデバイスでは、誤り補正によりfuzzが低下し、再構築忠実度が向上したが、5量子ビットデバイスほど顕著な効果ではなかった。
• 8量子ビットのRigettiデバイスでは、ラウンド6までにMWPM成功確率が50％まで急激に低下したが、誤り補正により初期の成功確率が100％に回復し、強い補正効果が示された。
• 19量子ビットのRigettiデバイスでは、ランダムな逆ペアと比較してfuzzのピークが遅延して現れたが、誤り補正によっても依然として期待される構造が完全に回復せず、持続的なノイズの影響が示された。
• すべてのデバイスにおいて、実デバイスの推定されたゲート角度と理想値との間の平均不純度は、シミュレーションよりも高かったが、誤り補正後でも依然として残存していた。
• ノイズが存在する中でも、実デバイスはランダムに選ばれた逆ペアのシミュレーションよりも高い忠実度を維持しており、量子ダイナミクスの一部が依然として保存されていることが示唆された。