量子コンピューティング：ランダム回路サンプリングにおける相転移

周囲の環境との望ましくない結合は、量子プロセッサーにおける長距離相関を破壊し、名目上利用可能な計算空間におけるコヒーレントな発展を妨げる。こうした雑音は、差し当たっての量子プロセッサーの計算能力を活用する場合に顕著な課題となる。交差エントロピー・ベンチマークを用いたランダム回路サンプリングのベンチマークから、コヒーレントに利用可能なヒルベルト空間の実効的なサイズを推定できることが示されている。しかし、量子アルゴリズムの出力は雑音によって矮小化され得るため、古典的計算スプーフィングの影響を受けやすくなる。今回我々は、ランダム回路サンプリング用アルゴリズムを実装することによって、交差エントロピー・ベンチマークを用いて2つの相転移が観測可能であることを実験的に実証し、これを統計モデルで理論的に説明する。第一の相転移は、サイクル数の関数としての動的相転移であり、雑音のない場合の反集中点の連続である。第二の相転移は、サイクルごとの誤りによって抑制される量子相転移である。我々は、この相転移を解析的かつ実験的に同定するために弱結合モデルを作成し、このモデルによって、コヒーレントな発展に対する雑音の強度を変化させることが可能になった。さらに我々は、32サイクルでの67個のキュービットを用いた弱雑音相におけるランダム回路サンプリング実験を提示することで、今回の実験の計算コストが既存の古典的スーパーコンピューターの能力を超えていることを実証する。今回の実験的および理論的な研究は、現在の量子プロセッサーで到達可能な安定で計算複雑性の高い相への遷移の存在を実証している。

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