cúbits algorítmicos

Los Qubits Algorítmicos (AQ) son un punto de referencia basado en aplicaciones para computadoras cuánticas . Introducido por IonQ en 2020, el objetivo era definir una "figura de mérito numérica única para evaluar el rendimiento de las computadoras cuánticas en la resolución de un conjunto representativo de algoritmos cuánticos". ^{[ 1 ]} Mientras que otros puntos de referencia, como el Volumen Cuántico de IBM , se ejecutan en circuitos cuánticos aleatorios que no necesariamente tienen aplicaciones prácticas, AQ se mide en algoritmos específicos que se sabe que tienen valor para la industria, como los definidos por el Consorcio de Desarrollo Económico Cuántico.

IonQ publicó el código para calcular el AQ en un repositorio de código Git.La definición formal del cálculo de AQ se compone de varios pasos:

• Sea C el conjunto de circuitos en el conjunto de pruebas de referencia .
• Localiza cada circuito c ∈ C como un punto en el gráfico 2D por su Ancho, wc (Número de cúbits), y Profundidad, dc (Número de puertas NOT controladas (CX)).
• _{Defina la probabilidad de} éxito para un circuito cuántico c , Fc
  • El circuito pasa si F _c - ϵ _c > t , donde ϵ _c es el error estadístico basado en el número de disparos,${\displaystyle \epsilon _{c}=\surd (F_{c}(q-F_{c}))/s_{c}}$donde s _c es el número de ejecuciones y t = 1/e = 0,37 es el umbral.
• Entonces, #AQ = N, donde N=máximo${\displaystyle \{n:(F_{c}-\epsilon _{c}>t)\forall ((c\in C)\And (w_{c}\leq n)\And (d_{c}\leq n^{2}))\}}$.

Los datos se suelen mostrar gráficamente en forma de diagrama volumétrico.

Existen varias limitaciones conocidas del benchmark. Las técnicas de mitigación de errores pueden mejorar el rendimiento de las computadoras cuánticas que se prueban. En concreto, ciertas mitigaciones no se adaptan bien al tamaño de la computadora, lo que puede dar lugar a resultados engañosos. Además, el número restringido de circuitos diferentes utilizados durante el protocolo afecta a la robustez de los resultados. ^{[ 3 ]}

La métrica ha sido criticada por su facilidad de manipulación. El Dr. Charlie Baldwin de Quantinuum afirma que "la mitigación de errores, incluyendo la votación por mayoría simple, puede ser una herramienta útil para algunos sistemas de computación cuántica a corto plazo, pero no funciona para todos los problemas y es improbable que sea escalable a sistemas más grandes". ^{[ 4 ]}

• https://github.com/ionq/QC-App-Oriented-Benchmarks/blob/master/_doc/AQ.md