Superare il limite della memoria negli algoritmi di propagazione con la randomizzazione

Abstract degli autori

Strumenti classici ad alte prestazioni per simulare i circuiti quantistici sono importanti per i benchmark e per supportare i dispositivi quantistici di prossima generazione. La propagazione di Pauli offre possibilità promettenti, ma nei circuiti profondi il numero di stringhe di Pauli cresce di solito rapidamente e può esaurire in poco tempo la memoria disponibile. In questo lavoro presentiamo un protocollo randomizzato che combina uno schema di ricampionamento specifico, la fusione e una distorsione controllata per mantenere la somma di termini di Pauli in propagazione entro qualsiasi limite di memoria prestabilito. Le risorse computazionali aggiuntive possono quindi essere impiegate per ripetizioni facilmente parallelizzabili, che migliorano sistematicamente la stima. Basandoci sulla libreria open source PauliPropagation.jl, mostriamo che 1) aumentare la memoria destinata a ciascuna simulazione riduce sistematicamente l’errore più che calcolare la media dei risultati di simulazioni separate, 2) limitare il ricampionamento allo stretto necessario per applicare il gate successivo ritarda l’accumulo della varianza e offre un compromesso tra errore e tempo di calcolo migliore rispetto a un ricampionamento più spinto, e 3) una piccola distorsione controllata è cruciale per ridurre la varianza e spingersi ben oltre quanto consenta una randomizzazione priva di distorsione. Il metodo risultante può riprodurre i calcoli deterministici richiedendo una memoria inferiore di diversi ordini di grandezza.