क्या "क्वांटम वॉल्यूम" भविष्य के लिए एक उचित मीट्रिक है, विस्तृत, उच्च मूल्य क्वांटम कम्प्यूटेशन?


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"क्वांटम वॉल्यूम" नामक एक मीट्रिक को किसी तरह विभिन्न क्वांटम कंप्यूटिंग हार्डवेयर की उपयोगिता की तुलना करने का प्रस्ताव दिया गया है। मोटे तौर पर, यह क्वांटम गणनाओं की अधिकतम गहराई के वर्ग द्वारा उनके मूल्य को मापता है जो इसे अनुमति देता है, लेकिन इसमें शामिल की गई मात्राओं के वर्ग तक इसके मूल्य को सीमित करता है। कुछ सीमाओं की ओर अनुकूलन करके सिस्टम के वनॉल "गेमिंग" को चाहने से यह सीमा उचित है। एक संदर्भ https://arxiv.org/abs/1710.01022 है

मुझे चिंता है कि यह उपाय, जैसा कि शोर के लिए हो सकता है, निकटवर्ती क्वांटम कंप्यूटिंग उपकरणों के लिए हो सकता है, अधिक उन्नत क्वांटम कंप्यूटर (उच्च क्वांटम गेट निष्ठा वाले लोगों) के लिए वास्तविक गुणवत्ता अग्रिमों को छुपाता है। सवाल यह है कि क्या यह चिंता जायज है?

मेरी चिंता के पीछे तर्क यह धारणा है कि क्वांटम कंप्यूटरों के लिए संभावित हत्यारे अनुप्रयोगों, उदाहरण के लिए क्वांटम रासायनिक गणनाओं के लिए, गेट की गहराई के साथ संगणना की आवश्यकता होगी (संभावित रूप से मामूली) संख्याओं की तुलना में बड़ी संख्या में। इस मामले में, "क्वांटम वॉल्यूम" केवल एक क्वांटम कंप्यूटर (विशेष रूप से उच्च निष्ठा के साथ) की परवाह किए बिना कि क्या यह केवल नंगे न्यूनतम गेट गहराई को प्राप्त करने की अनुमति देता है, चाहे वह क्वांटम की संख्या के वर्ग तक सीमित हो। "क्वांटम वॉल्यूम" की सीमा चौकड़ियों की संख्या के वर्ग के लिए। मेरे प्रश्न का एक पहलू यह है: क्या यह तर्क सही है?


जवाबों:


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क्वांटम वॉल्यूम केवल छोटे शोर वाले कंप्यूटरों के लिए मीट्रिक के रूप में उपयोगी है।

किसी भी एकल-संख्या मीट्रिक का आविष्कार करना असंभव है जो सभी कार्यों के लिए आदर्श है। शास्त्रीय कंप्यूटरों के साथ भी, ध्रिस्टोन या विंडोज परफॉरमेंस इंडेक्स जैसे मेट्रिक्स वास्तविक दुनिया के कार्यों पर प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे अधिक विचारोत्तेजक हैं। इसके विपरीत, एक से अधिक संख्या देने से संभावित रूप से अधिक जानकारीपूर्ण हो सकता है। क्वांटम वॉल्यूम फ्रेमवर्क के भीतर, मैं सुझाव देता हूं कि जब "कार्यकारी सारांश" के रूप में क्वांटम वॉल्यूम देने के लिए QPU को चिह्नित किया जाए, लेकिन विभिन्न क्विट संख्या मॉडल सर्किट डी ( एन ) की एक श्रृंखला के लिए बोली । डी ( एन ) की तुलनाएन(एन)(एन)आवश्यक गहराई और क्वैबिट्स अनुमानित होगा, कम से कम इस हद तक कि किलर एप्स, रैंडम क्वैरी के यादृच्छिक जोड़े पर समानांतर रैंडम के मॉडल सर्किट अनुक्रम से मिलते जुलते हैं ।एसयू(4)

क्वांटम वॉल्यूम मॉडल सर्किट को सही ढंग से लागू करने के बारे में है, इस प्रकार इसे मापने के लिए आदर्श परिणामों के खिलाफ QPU के आउटपुट की तुलना करने के लिए उन सर्किट का अनुकरण करना शामिल है। सिमुलेशन केवल कुछ कम या कम गहराई के लिए व्यावहारिक है, इसलिए केवल छोटे / शोर उपकरणों (अतिरिक्त मान्यताओं के बिना) के लिए क्वांटम मात्रा को मापना संभव है। सौभाग्य से, जब चौड़ाई / गहराई सिमुलेशन की सीमा तक पहुंच जाती है ( एन लगभग डी 50 के आसपास बहुत हद तकएन50), यह तब है जब शोर अनिवार्य रूप से कम होना चाहिए कि हम तार्किक qubits को लागू करने के लिए इस तरह के उपकरण का उपयोग करना शुरू कर सकें। लॉजिकल क्विबिट के लिए उपयुक्त मेट्रिक्स को परिभाषित करना एक खुला प्रश्न है। "क्या यह एल्गोरिथ्म बिल्कुल चल सकता है?" "इस एल्गोरिथ्म में कितना समय लगेगा?" और तार्किक गेट टाइम को शामिल करते हुए मीट्रिक्स निश्चित रूप से बहुत अलग होंगे।


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आपके द्वारा जोड़े गए पेपर के शीर्ष पर पिछले कुछ वर्षों में उल्लेखनीय प्रगति हुई है। arxiv.org/abs/1805.03662 उन अनुमानों को देता है जो लाखों गुना बेहतर हैं।
क्रेग गिदनी

माना; दोनों एल्गोरिदम में, और टी आसवन में, और QEC में। जैसा कि मैंने कहा, नाइट्रोजनजन पेपर में अनुमान उच्च हैं - लेकिन टेबल अच्छे और स्पष्ट हैं :-), और यह एक समस्या पर केंद्रित है और इसलिए (शायद) का पालन करना आसान है।
एलन गेलर
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