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【資訊】IBM量子計算-噪聲 | Nature Computational Science

閱讀:723      發布時間:2025-1-2
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  目前,量子計算已經成為一種強大的計算模式,解決了經典計算機無法解決的問題。然而,今日的量子計算機是嘈雜的,這對獲得精確的結果提出了挑戰。


  近日,IBM量子公司Quantum的Samantha V. Barron, Stefan Woerner等,在Nature Computational Science上發文,探討了噪聲對量子計算的影響,重點關注從噪聲量子計算機中采樣比特串的挑戰,以及對優化和機器學習的影響。


  圖1: N=6時的ZZ功能圖。


  圖2: 50個量子比特的保真度估計。


  圖3: 40量子位的量子近似優化算法quantum approximate optimization algorithm,QAOA結果。


  圖4: 在127個量子比特上,隨機硬件兼容的高階伊辛模型(最小化組合優化問題)進行采樣的量子近似優化算法QAOA結果。


  參考文獻:今日材料論文 


  從有噪聲的量子計算機中提取好樣本,正式量化了采樣開銷,并將關聯層保真度(確定有噪聲的量子處理器性能度量)。還利用噪聲樣本的條件值風險,確定了無噪聲期望值的可證明界限。還討論了如何在不同的算法中利用這些界限,在涉及多達127個量子比特的真實量子計算機上,通過實驗證實了這一發現。結果表明與理論預測高度一致。

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