Noise is the defining feature of the NISQ era, but it remains unclear if noisy quantum devices are capable of quantum speedups. Quantum supremacy experiments have been a major step forward, but gaps remain between the theory behind these experiments and their actual implementations. In this work we initiate the study of the complexity of quantum random circuit sampling experiments with realistic amounts of noise. Actual quantum supremacy experiments have high levels of uncorrected noise and exponentially decaying fidelities. It is natural to ask if there is any signal of exponential complexity in these highly noisy devices. Surprisingly, we show that it remains hard to compute the output probabilities of noisy random quantum circuits without error correction. More formally, so long as the noise rate of the device is below the error detection threshold, we show it is #P-hard to compute the output probabilities of random circuits with a constant rate of noise per gate. This hardness persists even though these probabilities are exponentially close to uniform. Interestingly these hardness results also have implications for the complexity of experiments in a low-noise setting. The issue here is that prior hardness results for computing output probabilities of random circuits are not robust enough to imprecision to connect with the Stockmeyer argument for hardness of sampling from circuits with constant fidelity. We exponentially improve the robustness of prior results to imprecision, both in the cases of Random Circuit Sampling and BosonSampling. In the latter case we bring the proven hardness within a constant factor in the exponent of the robustness required for hardness of sampling for the first time. We then show that our results are in tension with one another -- the high-noise result implies the low-noise result is essentially optimal, even with generalizations of our techniques.


翻译:噪音是 NISQ 时代的界定特征, 但是仍然不清楚噪音量子装置是否具有指数性复杂性的信号。 奇怪的是, 量子级优势实验是向前迈出的一大步, 但是这些实验背后的理论与实际执行之间仍然存在差距。 在这项工作中, 我们开始研究量子随机电路取样实验的复杂性, 使用现实的噪音数量。 实际量级优势实验具有高水平的未校正噪音和指数级衰减忠贞操。 尽管这些高度吵杂的装置存在指数性复杂信号, 但仍然很自然。 令人惊讶的是, 我们显示, 仍然很难计算噪音随机量电路的概率, 而没有错误校正。 我们的精确度和精确性都表明, 之前的精确性结果与之前的精确性结果是, 之前的精确性结果与之前的精确性结果是, 我们的精确性结果是, 我们的精确性结果是, 我们的精确性, 之前的精确性结果是, 我们的精确性, 我们的精确性结果与之前的精确性结果是, 我们的精确性, 我们的精确性, 与之前的精确性 的精确性结果是, 的精确性, 的精确性结果是, 我们的精确性, 我们的精确性, 。 精确性, 我们的精确性, 精确性, 精确性, 精确性结果是, 我们的精确性, 精确性, 我们的精确性, 我们的精确性, 。 精确性, 精确性,, 我们的精确性的结果,, 精确性, 与精确性, 我们的精确性, 我们的精确性, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
【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
99+阅读 · 2019年10月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
revelation of MONet
CreateAMind
5+阅读 · 2019年6月8日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月3日
Arxiv
43+阅读 · 2019年12月20日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月30日
VIP会员
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
revelation of MONet
CreateAMind
5+阅读 · 2019年6月8日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员