aalto1 untyped-item.component.html
Benchmarking quantum processing units with intantaneous quantum polytime circuits and linear cross entropy benchmarking
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Science |
Bachelor's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
Language
en
Pages
55
Series
Abstract
As quantum processing units (QPUs) advance, there has been a growing desire to demonstrate their performance both against one another as well as against classical computers. This field of quantum benchmarking is fascinating not only because strong benchmark results are an indication of the QPUs reaching closer to running the famous classically impossible algorithms such as Shor's and Grover's, but also because the attempts of demonstrating the power of QPUs lead us to discovering alternative algorithms that can maximally use the performance current QPUs provide to solve some other types of problems. One such problem already identified is the task of generating accurate samples from a given probability distribution corresponding to some quantum circuit.
So far, most of the quantum circuits used in the benchmarking experiments have been designed specifically with the target QPU in mind. In this thesis we instead review a more general group of circuits that can be implemented on any universal QPU, namely the Instantaneous Quantum Polytime (IQP) circuits. We cover some known methods for implementing such circuits on different types of QPUs, choosing a suitable one for the QPUs used in our experiments. Additionally, we review the known method of Linear Cross Entropy Benchmarking (XEB) for evaluating the output of the circuits.
With the combination of IQP circuits and XEB we run experiments on physical QPUs to try to show that they produce reliable samples from the probability distribution with higher probability than classical methods running in polynomial time do. However, our experiments show that this is not the case for the sizes of circuits we are able to run, which we suspect is partially due to too high noise in the machines, but also due to the lacking error mitigation in our experiments. Despite that, our simulation results indicate that the combination of IQP circuits and XEB can be used to beat classical polynomial time methods given the noise resilience to run moderately large circuits, much smaller than the famous algorithms require.
Kvanttitietokoneiden kehittyessä alalle on syntynyt kasvava tarve vertailla rakennettujen kvanttitietokoneiden tehoa niin toisiaan kuin perinteisiäkin tietokoneita vastaan. Nämä kvanttisuorituskykymittaukset (engl. Quantum Benchmarks) ovat kiinnostavia luonnollisesti siksi, että vahvat tulokset suorituskykymittauksissa osoittavat Shorin ja Groverin algoritmien kaltaisten kuuluisien kvanttialgoritmien olevan pian käyttökelpoisia. Lisäksi suorituskykymittauksia suunnitellessa löydetään uusia vaihtoehtoisia ongelmia, joiden ratkaisemisessa nykyiset kvanttitietokoneet ovat erityisen tehokkaita. Eräs jo löydetty tällainen ongelma on mahdollisimman tarkasti jotakin määriteltyä todennäköisyysjakaumaa noudattavien näytteiden luominen.
Suurin osa tähän asti julkaistuista kvanttisuorituskykymittauksista on suunniteltu ajatellen tiettyä tutkittavana ollutta kvanttitietokonetta. Tässä työssä sen sijaan perehdytään yleisempään luokkaan kvanttipiirejä, jotka voidaan suorittaa millä tahansa yleispätevällä kvanttitietokoneella. Tämä luokka tunnetaan nimellä Välittömät Polynomisen Ajan Kvanttipiirit (engl. Instantaneous Quantum Polytime circuits, IQP circuits). Työssä käsitellään muutamia tunnettuja menetelmiä näiden piirien rakentamiseen erityyppisille kvanttitietokoneille, ja valitaan niistä käytössä oleville kvanttitietokoneille soveltuva. Lisäksi työssä esitellään piirien tuottamien näytteiden arviointiin suunniteltu menetelmä, joka tunnetaan nimellä Lineaarisen Ristientropian Suorityskykymittaus (engl. Linear Cross Entropy Benchmarking, XEB).
Yhdistämällä IQP-piirit ja XEB, tehdään tässä työssä fyysisillä kvanttitietokoneilla kokeita, joiden avulla pyritään osoittamaan, että kyseiset kvanttitietokoneet pystyvät tuottamaan näytteitä IQP-piirien todennäköisyysjakaumasta tarkemmin kuin klassiset, polynomisessa ajassa suoritettavat algoritmit pystyvät. Käy kuitenkin ilmi, että näin ei ole, minkä epäillään johtuvan osittain liiallisesta kohinasta kvanttitietokoneissa, mutta myös virheenkorjauksen puutteesta työn kokeissa. Tästä huolimatta työn simulaatiotulokset viittaavat siihen, että IQP-piirien ja XEB:ksen yhdistelmää voidaan käyttää klassisten polynomisen ajan menetelmien päihittämiseen, kunhan kvanttitietokoneiden tarkkuus paranee riittävästi keskisuurten, mutta silti paljon tunnettuja algoritmeja pienempien piirien suorittamista varten.