Estimating the state preparation fidelity of highly entangled states on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices is an important task for benchmarking and application considerations. Unfortunately, exact fidelity measurements quickly become prohibitively expensive, as they scale exponentially as O(3^N) for N-qubit states, using full state tomography with measurements in all Pauli bases combinations. However, it is known [Somma et.al. 2006] that the complexity can be drastically reduced when looking at fidelity lower bounds for states that exhibit symmetries, such as Dicke States and GHZ States. For larger states, these bounds have so far not been tight enough to provide reasonable estimations on today's (2022) NISQ devices. In this work, for the first time and more than 15 years after the theoretical introduction, we report meaningful lower bounds for the state preparation fidelity of all Dicke States up to N=10 and all GHZ states up to N=20 on Quantinuum H1 ion-trap systems using efficient implementations of recently proposed scalable circuits for these states. For example, we give state preparation fidelity lower bounds of (i) 0.46 for the Dicke State |D10,5> and (ii) 0.73 for the GHZ State |G20>. These match or exceed exact fidelity records recently achieved on superconducting systems for the much smaller states |D6,3> and |G5>, respectively. Furthermore, we provide evidence that for large Dicke States |DN,N/2>, we can resort to a GHZ-based approximate state preparation to achieve better fidelity.


翻译:估计高度纠缠的中间级量子(NISQ)装置的国家准备准确性是衡量基准和应用因素的一项重要任务。 不幸的是,精确的准确性测量很快变得过于昂贵,因为对于Nqubit 国家来说,它们以O(3 ⁇ N)指数成倍的缩放,使用所有保利基地的测量组合进行完全的状态透析。然而,[Somma 和al. 2006]众所周知,如果对显示对齐的中间级量子(NISQSQ)装置的准确性较低界限,其复杂性可以大幅降低。对于较大的国家来说,这些精确度测量值很快变得太紧,对于今天(20°N+Q)的准确性而言,这些约束值还不足以提供合理的估计值。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月9日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员