Sanjaya Lohani¹²*, Joseph M. Lukens³*, Daniel E. Jones⁴, Thomas A. Searles⁵, Ryan T. Glasser² ve Brian T. Kirby²⁴ tarafından
Belki de kuantum mekaniğini öğrenirken bize söylenen ilk şey, kuantum durumlarını doğrudan gözlemleyemeyeceğinizdir. Kübitlerde depolanan kuantum bilgisini ölçmeye çalıştığınızda, bunlar her zaman klasik bilgiye, sıfır ve bir dizilerine dönerler. Doğrudan gözlemleyemezsek, bir kuantum sisteminin hangi durumu ürettiğini nasıl belirleyebilir veya onaylayabiliriz? Kuantum durum tomografisi adı verilen bir teknik kullanıyoruz.
Kuantum durum tomografisi (QST), çok sayıda küçük parça kullanarak tüm resmi yeniden oluşturmaya çalışır. Her sonucu tanımlayan bir olasılık dağılımı oluşturmak için birçok özdeş kuantum durumu üzerinde ölçümler yapabiliriz ve ardından bu dağılımı kullanarak orijinal kuantum durumunu yeniden yapılandırabiliriz.
QST, günümüzün kuantum bilgisayarlarının ne kadar iyi çalıştığını anlamak için çok önemlidir. Kuantum donanımı üzerinde bir durum oluşturabilir ve ardından kuantum cihazının çıktısının beklediğimize ne kadar yakın olduğunu görmek için QST gerçekleştirebiliriz. Ancak, QST çok fazla hesaplama işi gerektirir. Sadece gerekli tüm ölçümleri yapmakla kalmıyoruz, aynı zamanda sistemin durumunu bu ölçümlerden yeniden oluşturmalıyız. Kuantum sisteminin boyutu arttıkça yeniden yapılandırma süreci zayıf bir şekilde ölçeklenir. Aynı zamanda, bu adımı hızlandırmaya çalışmak, doğruluğunu tehlikeye atabilir. Bu nedenle ekibimiz QST'yi gerçekleştirmenin daha hızlı bir yolunu tasarlamaya başladı ve yöntemimizin IBM Quantum donanımını karakterize etmeye çalışan herkes için değerli olacağını düşünüyoruz.
QST'nin çok sayıda ölçüm gerektirdiği gerçeğini ortadan kaldırmak mümkün değil, ancak bu yeniden yapılandırma adımını daha verimli hale getirme fırsatını gördük. Makalemizde bu adımın üstesinden gelmek için iki tür yaklaşım düşündük: makine öğrenimine dayanan daha hızlı ancak potansiyel olarak daha az doğru yaklaşımlar ve daha yavaş ama daha doğru Bayes yaklaşımları. Makine öğrenimi, en pahalı hesaplamayı önden yükler: Bir modeli, birçok ölçüm dağılımı kombinasyonu ve bunları oluşturan kuantum durumları üzerinde eğitirsiniz. Ardından, eğitimden sonra model, herhangi bir girilen ölçüm dağılımı için kuantum durumunu tanımlayan bir tür matematiksel nesne olan bir yoğunluk matrisi tahmin eder. Bu arada, Bayes yaklaşımları, kuantum durumlarının bir dağılımı ve önceki dağılım olarak adlandırılan ölçüm sonuçlarıyla başlar.
Kuantum durumunu yeniden yapılandırma sürecini hızlandırmak istiyorsak, belki de en iyi seçeneğimiz, kuantum durumlarının ve ölçümlerinin daha iyi bir dağılımıyla başladığımızdan emin olmaktır. Başka bir deyişle, makine öğrenimi eğitim setimizi oluşturmak için kullandığımız veri setini veya Bayes yöntemimizi başlatmak için kullandığımız önceki dağıtımı – karakterize ettiğimiz donanıma daha uygun bir veri seti – iyileştirmede bir miktar değer olabilir. Tahtadan bir heykel yapmaya çalıştığınızı hayal edin; Başarılı bir heykel oluşturmak için doğru yumuşaklığa ve dayanıklılığa sahip olanı bulmadan önce birçok farklı ahşap türünü deneyebilirsiniz. Bu deneme-yanılma süreci, başlangıçta uygun bir dağıtım olmadan yeniden yapılandırmanızı gerçekleştirmek gibidir. Ancak, Birisi size nereden başlayacağınızı söylerse - belirli bir tür ahşabın en iyi oyma işi olduğunu önceden size bildirirse - başyapıtınızı daha hızlı yaparsınız. Bu, daha iyi bir dağıtımla başlamak gibidir.
QST için en popüler dağıtımlardan bazıları Hilbert-Schmidt (HS) ve Bures ölçülerine dayanmaktadır. Ancak, bu önlemlerin oluşturduğu dağıtımlar, IBM Quantum işlemcilerinin özelliklerini taklit etmez. Kısmen bunun nedeni, bu iki ölçümün çok sayıda karışık durum - yani diğer kuantum durumlarının bir karışımı olarak yazılabilen durumlar - üretmesidir. Düşük derinlikli devreleri yürütürken, IBM Quantum işlemcileri öncelikle, diğer durumların bir karışımına ayrıştırılamayan neredeyse saf durumlar üretir. Son günlerde, fizikçiler Tien Mai ve Pierre Alquier, giriş parametrelerine bağlı olarak daha yüksek yüzdede saf veya neredeyse saf durumlar üretebilen Mai-Alquier (MA) dağılımı dediğimiz yeni bir dağıtım türü tanıttılar. Bu dağılımın oluşturulması diğerlerinden daha kolaydır ve ürettiği rastgele durum türleri üzerinde bize daha fazla kontrol sağlar. Örneğin, bir IBM Quantum donanımı parçası tarafından üretilen saf durumların yüzdesini tahmin edebilirsek, bunu MA dağılımı tarafından üretilen durumları bu saflık etrafında yoğunlaştırmak için kullanabiliriz.
MA dağılımını, HS ve Bures ölçüleri kullanılarak bulunan dağılımlara karşı teste tabi tuttuk. Kuantum durum tomografisine hem makine öğrenimi hem de Bayes yaklaşımlarını gerçekleştirmek için bu üç dağılımı kullandık. Makine öğrenimi yaklaşımı için, cihazın ortalama saflığına ayarlanmış MA'nın kullanılmasının, cihazın saflığına iyi ayarlanmamış diğer iki dağılımı kullanmaktan daha yüksek doğrulukta sonuçlar verdiğini bulduk. Bu arada, Bayes yaklaşımı için MA kullanmak sizi doğru cevaba daha hızlı yaklaştırır. Daha fazla ayrıntıyı burada bağlantılı makalemizde ve yukarıdaki bazı grafiklerde görebilirsiniz.
Kuantum gelişmekte olan bir alandır ve QST'nin iyileştirme ve değişim için bolca yeri vardır. MA dağıtımını problemimize göre nasıl daha iyi hale getireceğimizi bulmamız tamamen mümkün, bu da sonuca daha hızlı veya daha yüksek doğrulukla ulaşmamızı sağlıyor. Veya belki de diğer özel dağıtımlar görevi daha da kolaylaştıracaktır.
Eğitim setinizi oluşturmak için MA dağıtımını kullanarak makine öğrenimi tabanlı QST'yi kendi başınıza denemeniz için bir Jupyter not defteri hazırladık. Bunu deneyeceğinizi ve bu alanı ilerletmemize yardımcı olacağınızı umuyoruz.
Bu araştırma, IBM-HBCU Quantum Center ve C2QA | Kuantum Avantajı için Ortak Tasarım Merkezi
Yazar bağlantıları:
Abha'da spor aktiviteleri için bir deneyim tasarlayalım! Programın neredeyse yarısına geldik ve 3. proje zamanı geldi! Yalan söylemeyeceğim bu proje şimdiye kadar yaptığım en bunaltıcı, stresli ama eğlenceli proje olabilir. Başlamak için, güzel Abha şehrinde spor aktiviteleri için bir deneyim tasarlamak olan meydan okumamızla tanıştık.
Benim için her şey o ilk satırla ve sizi nereye götürdüğüyle ilgili. Bazı yazarlar olay örgüsü, satranç taşlarının hassas düzenlemesi tarafından yönlendirilirken, diğerleri bir karakter ve yeni bir kurgusal arkadaşla yolculuğa çıkma yeteneği tarafından çekilir.
2021'de hizmet verdiğiniz müşteriler ve onlara anlattığınız hikayeler hakkında bildiğiniz her şeyi yeniden düşünmenizi tavsiye ediyorum. Geri adım atmak.
Bu ay tüm yeni abonelerimize ve yazarlarımıza sıcak bir karşılama; sürülerinizde ortaya çıkıyorsunuz ve bunun için size teşekkür ediyoruz. Burada harika bir topluluk oluşturuyoruz ve yorumlarınızı ve makalelerinizi okumak harika.
Bazen, Morgan Stanley'de çalışırken, bir çarşamba günü en iyi arkadaşınla yatmak isteyen Dalton adında bir adamla sarhoş olursun. Continental'den çıkıp St.
Amerikalı koşucu Athing Mu, profesyonel kariyerinde ilk kez 800 metrelik bir yarışı kaybedebilirmiş gibi görünüyordu. Mu, tipik olarak, az kol hareketi ve görünüşte az enerji içeren benzersiz ve zahmetsiz bir adımla yarışlarına hükmeder.