通过监测展开对含噪浅层电路的高效采样
量子物理
2023-11-16 v2 统计力学
摘要
我们引入一种经典算法，用于对二维量子比特阵列上浅层含噪随机电路的输出进行采样。该算法基于最近提出的“空间演化块抽取”(SEBD)并推广至含噪电路情形。SEBD 建立在将二维酉电路映射到带监测的一维电路之上，后者在酉门之外还包含测量；它利用测量诱导的纠缠相变，在有限临界深度 以下实现高效(近似)采样。我们的含噪 SEBD 算法将噪声的作用拆解为测量，进一步降低纠缠并使得在更大电路深度下仍能高效经典采样。我们在双复本统计力学处理中分析了一类物理相关的噪声模型(酉信道)，发现弱测量是最优(即最去纠缠)的展开方式。随后我们在实际电路模型中定位了含噪 SEBD 复杂度转变随电路深度与噪声强度的关系。作为一个说明性例子，我们表明基于 IBM Quantum 处理器的、每个 CNOT 噪声率约 的重六角量子比特阵列电路，可高效采样至 5 层 iSWAP(或 10 层 CNOT)门。我们的结果有助于厘清对含噪硬件模拟实际困难性的要求。
引用
@article{arxiv.2306.16455,
title = {Efficient sampling of noisy shallow circuits via monitored unraveling},
author = {Zihan Cheng and Matteo Ippoliti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.16455},
year = {2023}
}
备注
12+7 pages, 4+7 figures; v2: published version