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arXiv 2404.00935quant-phcs.CCmath.STstat.TH

随机电路采样:傅里叶展开与统计

Random Circuit Sampling: Fourier Expansion and Statistics

Gil Kalai, Yosef Rinott, Tomer Shoham

AI总结:

本文利用傅里叶分析与统计方法研究NISQ计算机中的噪声影响,改进线性交叉熵保真度估计器,并分析了谷歌2019年量子优越性实验样本。

摘要:

实验量子计算中的大量努力致力于含噪声的中等规模量子计算机(NISQ计算机)。理解噪声的影响对这一努力的多个方面都很重要,包括宣称实现量子优越性的显著成果以及展示量子纠错码的尝试。本文使用傅里叶方法与统计分析相结合来研究噪声的影响。特别地,我们利用傅里叶分析来改进线性交叉熵保真度估计器。我们同时使用解析方法和模拟来研究读出误差和门误差的影响,并利用我们的分析来研究谷歌2019年量子优越性实验的样本。

英文摘要:

Considerable effort in experimental quantum computing is devoted to noisy intermediate scale quantum computers (NISQ computers). Understanding the effect of noise is important for various aspects of this endeavor including notable claims for achieving quantum supremacy and attempts to demonstrate quantum error correcting codes. In this paper we use Fourier methods combined with statistical analysis to study the effect of noise. In particular, we use Fourier analysis to refine the linear cross-entropy fidelity estimator. We use both analytical methods and simulations to study the effect of readout and gate errors, and we use our analysis to study the samples of Google's 2019 quantum supremacy experiment.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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