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量子物理

arXiv:2403.00910 (quant-ph)
[提交于 2024年3月1日 ]

标题: 量子模拟的计算优势

标题: Computational supremacy in quantum simulation

Authors:Andrew D. King, Alberto Nocera, Marek M. Rams, Jacek Dziarmaga, Roeland Wiersema, William Bernoudy, Jack Raymond, Nitin Kaushal, Niclas Heinsdorf, Richard Harris, Kelly Boothby, Fabio Altomare, Andrew J. Berkley, Martin Boschnak, Kevin Chern, Holly Christiani, Samantha Cibere, Jake Connor, Martin H. Dehn, Rahul Deshpande, Sara Ejtemaee, Pau Farré, Kelsey Hamer, Emile Hoskinson, Shuiyuan Huang, Mark W. Johnson, Samuel Kortas, Eric Ladizinsky, Tony Lai, Trevor Lanting, Ryan Li, Allison J.R. MacDonald, Gaelen Marsden, Catherine C. McGeoch, Reza Molavi, Richard Neufeld, Mana Norouzpour, Travis Oh, Joel Pasvolsky, Patrick Poitras, Gabriel Poulin-Lamarre, Thomas Prescott, Mauricio Reis, Chris Rich, Mohammad Samani, Benjamin Sheldan, Anatoly Smirnov, Edward Sterpka, Berta Trullas Clavera, Nicholas Tsai, Mark Volkmann, Alexander Whiticar, Jed D. Whittaker, Warren Wilkinson, Jason Yao, T.J. Yi, Anders W. Sandvik, Gonzalo Alvarez, Roger G. Melko, Juan Carrasquilla, Marcel Franz, Mohammad H. Amin
摘要: 量子计算机有望解决某些传统计算机无法触及的问题。然而,特别是在解决具有影响力和实际意义的问题上,建立这种能力仍然是一个核心挑战。其中一个问题是通过量子相变淬火来模拟磁性自旋系统的非平衡动力学。最先进的经典模拟方法所需的资源随着系统规模呈指数级增长。本文中,我们展示了超导量子退火处理器能够快速生成与薛定谔方程解非常接近的样本。我们在二维、三维以及无限维自旋玻璃模型中的淬火过程中证明了纠缠的面积律缩放,并支持经典方法所表现出的拉伸指数努力缩放。我们评估了基于张量网络和神经网络的近似方法,并得出结论,没有已知的方法能够在合理的时间框架内达到量子退火器的相同精度。因此,量子退火器可以回答经典计算机无法解决的实际问题。
摘要: Quantum computers hold the promise of solving certain problems that lie beyond the reach of conventional computers. Establishing this capability, especially for impactful and meaningful problems, remains a central challenge. One such problem is the simulation of nonequilibrium dynamics of a magnetic spin system quenched through a quantum phase transition. State-of-the-art classical simulations demand resources that grow exponentially with system size. Here we show that superconducting quantum annealing processors can rapidly generate samples in close agreement with solutions of the Schr\"odinger equation. We demonstrate area-law scaling of entanglement in the model quench in two-, three- and infinite-dimensional spin glasses, supporting the observed stretched-exponential scaling of effort for classical approaches. We assess approximate methods based on tensor networks and neural networks and conclude that no known approach can achieve the same accuracy as the quantum annealer within a reasonable timeframe. Thus quantum annealers can answer questions of practical importance that classical computers cannot.
主题: 量子物理 (quant-ph) ; 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn); 统计力学 (cond-mat.stat-mech)
引用方式: arXiv:2403.00910 [quant-ph]
  (或者 arXiv:2403.00910v1 [quant-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.00910
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Andrew King [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2024 年 3 月 1 日 19:00:04 UTC (6,682 KB)
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