Google Quantum AI、ランダム回路サンプリングベンチマークで量子回路ボリュームを2倍に増加


位相図のスケッチ。緑色の「弱いノイズ」とラベル付けされた領域は、量子相関がデバイス全体に広がり、古典的な実験を超えることを可能にする場所を表します。「強いノイズ」の領域では、システムはおおよそ相関のない複数のサブシステムの積で表すことができ、実験は古典的なアルゴリズムによって偽装される可能性があります。反集中相転移は、出力ビット列の 集中分布 と広い(または反集中)分布の領域を分離します。実験では、ノイズの多いRCS回路に対してこの相転移を特定しました。出典: Google Quantum AI

Google Quantum AIは、ランダム回路サンプリング(RCS)ベンチマークで量子回路ボリュームを2倍にするという画期的な成果を達成しました。この成果は、Sycamoreプロセッサを使用して実現されました。Sycamoreプロセッサでは、量子計算の複雑さが向上しましたが、2019年に確立されたベンチマークと同じ忠実度が維持されました。更新されたRCSベンチマークは、古典的なスーパーコンピュータでシミュレートするのが依然として困難なタスクにおける量子コンピュータのパフォーマンスを評価するための便利なツールとして引き続き役立ちます。

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