Majorization-based Benchmarking
Nadja Kolb Bernardes; Eduardo Inacio Duzzioni; Daniel Jost Brod; Marcos Cesar de Oliveira
Resumo
A computação quântica se tornou um campo de rápida evolução, onde pesquisadores continuamente desafiam os limites no tamanho e capacidade dos processadores. Muitas empresas publicaram roadmaps ambiciosos para desenvolver processadores quânticos maiores, mais rápidos e mais precisos, visando aplicações práticas para além da pesquisa de base na área. Esses avanços naturalmente demandam métricas e testes para avaliar a performance dessas tecnologias emergentes. Para atender a essa necessidade, apresentamos um método de benchmarking independente de hardware baseado em majorização, uma ferramenta matemática para avaliar quantitavamente a uniformidade de distribuições de probabilidade. Com base em resultados prévios ligando a complexidade de circuitos quânticos aleatórios a relações de majorização entre seus outputs, propomos um indicador capaz de mensurar a complexidade computacional alcançável pelos dispositivos quânticos de hoje. Para estabelecer a viabilidade experimental do protocolo, empregamos técnicas de machine learning clássico para mitigar os efeitos da estatística finita de medida e limites na profundidade dos circuitos. Simulações numéricas que levam em conta restrições experimentais, como ruído e conectividade do hardware, sugerem que o protocolo de benchmarking baseado em majorização fornece avaliações substanciais da complexidade de dispositivos quânticos atuais e pode ajudar a estabelecer limites no ruído necessário para realizar computações complexas com confiança.
Dados da publicação
- Autores
- Nadja Kolb Bernardes; Eduardo Inacio Duzzioni; Daniel Jost Brod; Marcos Cesar de Oliveira
- Tipo
- Tese de doutorado
- Status
- Defendida
- Data de publicação
- 06/05/2025
- Instituição
- CBPF
- Data de defesa
- 06/05/2025