ผู้เขียน: Almudena Carrera Vazquez Caroline Tornow Diego Ristè Stefan Woerner Maika Takita Daniel J. Egger บทคัดย่อ คอมพิวเตอร์ควอนตัมประมวลผลข้อมูลด้วยกฎของกลศาสตร์ควอนตัม ฮาร์ดแวร์ควอนตัมในปัจจุบันมีสัญญาณรบกวน สามารถเก็บข้อมูลได้เพียงช่วงเวลาสั้นๆ และจำกัดอยู่เพียงไม่กี่คิวบิต หรือที่เรียกว่า คิวบิต โดยทั่วไปจะจัดเรียงในรูปแบบการเชื่อมต่อแบบระนาบ อย่างไรก็ตาม แอปพลิเคชันจำนวนมากของการประมวลผลควอนตัมต้องการการเชื่อมต่อมากกว่าโครงตาข่ายแบบระนาบที่ฮาร์ดแวร์มีให้บนคิวบิตมากกว่าที่มีอยู่ในหน่วยประมวลผลควอนตัม (QPU) เดียว ชุมชนหวังว่าจะแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้ได้โดยการเชื่อมต่อ QPU โดยใช้การสื่อสารแบบคลาสสิก ซึ่งยังไม่ได้รับการพิสูจน์ในเชิงทดลอง ที่นี่ เราได้ทำการทดลองวงจรแบบไดนามิกที่ลดข้อผิดพลาดและการตัดวงจรเพื่อสร้างสถานะควอนตัมที่ต้องการการเชื่อมต่อเป็นระยะ โดยใช้คิวบิตสูงสุด 142 ตัวที่กระจายอยู่ใน QPU สองตัว โดยแต่ละตัวมี 127 คิวบิต ที่เชื่อมต่อกันแบบเรียลไทม์ด้วยลิงก์แบบคลาสสิก ในวงจรแบบไดนามิก เกตควอนตัมสามารถควบคุมด้วยคลาสสิกโดยผลลัพธ์ของการวัดระหว่างวงจรได้ นั่นคือ ภายในเวลาทำงาน หรือภายในส่วนเสี้ยวของเวลาความสอดคล้องของคิวบิต ลิงก์แบบคลาสสิกแบบเรียลไทม์ของเราช่วยให้เราสามารถใช้เกตควอนตัมบน QPU หนึ่งได้ โดยมีเงื่อนไขจากผลลัพธ์ของการวัดบน QPU อื่น นอกจากนี้ การควบคุมที่ลดข้อผิดพลาดช่วยเพิ่มการเชื่อมต่อคิวบิตและชุดคำสั่งของฮาร์ดแวร์ จึงเพิ่มความอเนกประสงค์ของคอมพิวเตอร์ควอนตัมของเรา งานของเราแสดงให้เห็นว่าเราสามารถใช้โปรเซสเซอร์ควอนตัมหลายตัวเป็นหนึ่งเดียวด้วยวงจรแบบไดนามิกที่ลดข้อผิดพลาด ซึ่งเปิดใช้งานโดยลิงก์แบบคลาสสิกแบบเรียลไทม์ 1 หลัก คอมพิวเตอร์ควอนตัมประมวลผลข้อมูลที่เข้ารหัสในคิวบิตด้วยการดำเนินการแบบยูนิแทรี อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีสัญญาณรบกวนและสถาปัตยกรรมขนาดใหญ่ส่วนใหญ่จัดเรียงคิวบิตทางกายภาพในโครงตาข่ายแบบระนาบ ถึงกระนั้น โปรเซสเซอร์ปัจจุบันที่มีการลดข้อผิดพลาดสามารถจำลองโมเดล Ising แบบเนทีฟฮาร์ดแวร์ด้วยคิวบิต 127 ตัวและวัดปริมาณที่สังเกตได้ในระดับที่วิธีการ brute-force ด้วยคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกเริ่มประสบปัญหา ประโยชน์ของการประมวลผลควอนตัมขึ้นอยู่กับการปรับขนาดเพิ่มเติมและการเอาชนะการเชื่อมต่อคิวบิตที่จำกัด แนวทางแบบแยกส่วนมีความสำคัญต่อการปรับขนาดโปรเซสเซอร์ควอนตัมที่มีสัญญาณรบกวนในปัจจุบัน และเพื่อให้ได้จำนวนคิวบิตทางกายภาพจำนวนมากที่จำเป็นสำหรับความทนทานต่อข้อผิดพลาด สถาปัตยกรรมอะตอมที่ถูกกักขังและอะตอมที่เป็นกลางสามารถบรรลุความเป็นโมดูลาร์ได้โดยการขนส่งคิวบิต , ในระยะสั้น ความเป็นโมดูลาร์ในคิวบิตตัวนำยิ่งยวด บรรลุได้ด้วยอินเตอร์คอนเน็คระยะสั้นที่เชื่อมต่อชิปที่อยู่ติดกัน , . 1 2 3 4 5 6 7 8 ในระยะกลาง เกตระยะไกลที่ทำงานในสภาวะไมโครเวฟอาจถูกดำเนินการผ่านสายเคเบิลแบบดั้งเดิม , , สิ่งนี้จะเปิดใช้งานการเชื่อมต่อคิวบิตที่ไม่ใช่แบบระนาบซึ่งเหมาะสำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาดที่มีประสิทธิภาพ ทางเลือกในระยะยาวคือการพัวพัน QPU ระยะไกลด้วยลิงก์ออปติคัลโดยใช้การแปลงไมโครเวฟเป็นออปติคัล ซึ่งยังไม่ได้รับการสาธิต ตามความรู้ของเรา นอกจากนี้ วงจรแบบไดนามิกยังขยายชุดการดำเนินการของคอมพิวเตอร์ควอนตัมโดยการดำเนินการวัดระหว่างวงจร (MCM) และการควบคุมเกตด้วยคลาสสิกภายในเวลาความสอดคล้องของคิวบิต พวกมันช่วยเพิ่มคุณภาพของอัลกอริทึม และการเชื่อมต่อคิวบิต ดังที่เราจะแสดง วงจรแบบไดนามิกยังเปิดใช้งานความเป็นโมดูลาร์โดยการเชื่อมต่อ QPU แบบเรียลไทม์ผ่านลิงก์แบบคลาสสิก 9 10 11 3 12 13 14 เราใช้แนวทางเสริมตามเกตเสมือนเพื่อนำมาซึ่งการโต้ตอบระยะไกลในสถาปัตยกรรมแบบแยกส่วน เราเชื่อมต่อคิวบิตที่ตำแหน่งใดก็ได้และสร้างสถิติของการพัวพันผ่านการแยกควอนตัมเชิงคิวแรซี (QPD) , , เราเปรียบเทียบโครงร่าง Local Operations (LO) เท่านั้น กับโครงร่างที่เสริมด้วย Classical Communication (LOCC) โครงร่าง LO ที่แสดงในฉากสองคิวบิต ต้องการการดำเนินการวงจรควอนตัมหลายวงจรด้วยการดำเนินการเฉพาะที่เท่านั้น ในทางตรงกันข้าม เพื่อนำ LOCC มาใช้ เราใช้คู่เบลล์เสมือนในวงจรเทเลพอร์ตเพื่อสร้างเกตสองคิวบิต , บนฮาร์ดแวร์ควอนตัมที่มีการเชื่อมต่อแบบเบาบางและเป็นระนาบ การสร้างคู่เบลล์ระหว่างคิวบิตใดๆ ต้องใช้เกต Controlled-NOT (CNOT) ระยะไกล เพื่อหลีกเลี่ยงเกตเหล่านี้ เราใช้ QPD เหนือการดำเนินการเฉพาะที่ซึ่งส่งผลให้เกิดคู่เบลล์ที่ถูกตัดซึ่งเทเลพอร์ตใช้ LO ไม่ต้องการลิงก์แบบคลาสสิก จึงง่ายต่อการนำมาใช้มากกว่า LO อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก LOCC ต้องการวงจรเทมเพลตแบบพารามิเตอร์เดียว จึงมีประสิทธิภาพในการคอมไพล์มากกว่า LO และต้นทุนของ QPD นั้นต่ำกว่าต้นทุนของโครงร่าง LO 15 16 17 16 17 18 19 20 งานของเรามีส่วนร่วมที่สำคัญสี่ประการ ประการแรก เรานำเสนอวงจรควอนตัมและ QPD เพื่อสร้างคู่เบลล์ที่ถูกตัดหลายคู่เพื่อนำเกตเสมือนในเอกสารอ้างอิง ประการที่สอง เรายับยั้งและลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากความหน่วงของฮาร์ดแวร์ควบคุมแบบคลาสสิกในวงจรแบบไดนามิก ด้วยการผสมผสานระหว่าง dynamical decoupling และ zero-noise extrapolation ประการที่สาม เราใช้ประโยชน์จากวิธีการเหล่านี้เพื่อออกแบบเงื่อนไขขอบเขตแบบเป็นระยะบนสถานะกราฟ 103 โหนด ประการที่สี่ เราสาธิตการเชื่อมต่อแบบคลาสสิกแบบเรียลไทม์ระหว่าง QPU ที่แยกจากกันสองตัว ซึ่งแสดงให้เห็นว่าระบบ QPU แบบกระจายสามารถดำเนินการได้เหมือนเป็นหนึ่งเดียวผ่านลิงก์แบบคลาสสิก ร่วมกับวงจรแบบไดนามิก สิ่งนี้ช่วยให้เราดำเนินการชิปทั้งสองเป็นคอมพิวเตอร์ควอนตัมเดียว ซึ่งเราแสดงตัวอย่างโดยการออกแบบสถานะกราฟแบบเป็นระยะที่ครอบคลุมทั้งสองอุปกรณ์บนคิวบิต 142 ตัว เราหารือถึงเส้นทางไปข้างหน้าเพื่อสร้างเกตระยะไกลและให้ข้อสรุปของเรา 17 21 22 23 การตัดวงจร เราดำเนินการวงจรควอนตัมขนาดใหญ่ที่อาจไม่สามารถดำเนินการได้โดยตรงบนฮาร์ดแวร์ของเราเนื่องจากข้อจำกัดในจำนวนคิวบิตหรือการเชื่อมต่อโดยการตัดเกต การตัดวงจรจะแยกวงจรที่ซับซ้อนออกเป็นวงจรย่อยที่สามารถดำเนินการได้ , , , , , อย่างไรก็ตาม เราต้องดำเนินการวงจรจำนวนมากขึ้น ซึ่งเราเรียกว่า sampling overhead ผลลัพธ์จากวงจรย่อยเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันโดยคลาสสิกเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ของวงจรเดิม ( ) 15 16 17 24 25 26 วิธีการ เนื่องจากส่วนร่วมหลักประการหนึ่งของงานของเราคือการนำเกตเสมือนมาใช้กับ LOCC เราจึงแสดงวิธีสร้างคู่เบลล์ที่ถูกตัดที่จำเป็นด้วยการดำเนินการเฉพาะที่ ในที่นี้ คู่เบลล์ที่ถูกตัดหลายคู่ถูกสร้างขึ้นโดยวงจรควอนตัมแบบพารามิเตอร์ ซึ่งเราเรียกว่าโรงงานคู่เบลล์ (รูปที่ ) การตัดคู่หลายคู่พร้อมกันต้องการ sampling overhead ที่ต่ำกว่า เนื่องจากโรงงานคู่เบลล์สร้างวงจรควอนตัมที่แยกจากกันสองวงจร เราจึงวางวงจรย่อยแต่ละวงจรไว้ใกล้กับคิวบิตที่มีเกตระยะไกล ทรัพยากรที่ได้จะถูกใช้ในวงจรเทเลพอร์ต ตัวอย่างเช่น ในรูปที่ คู่เบลล์ที่ถูกตัดจะถูกใช้เพื่อสร้างเกต CNOT บนคู่คิวบิต (0, 1) และ (2, 3) (ดูส่วน ' ') 1b,c 17 1b โรงงานคู่เบลล์ , การแสดงสถาปัตยกรรม IBM Quantum System Two ที่นี่ QPU Eagle 127 คิวบิตสองตัวเชื่อมต่อกันด้วยลิงก์แบบคลาสสิกแบบเรียลไทม์ QPU แต่ละตัวถูกควบคุมโดยอิเล็กทรอนิกส์ในแร็ค เราซิงโครไนซ์ทั้งสองแร็คอย่างแน่นหนาเพื่อดำเนินการ QPU ทั้งสองเป็นหนึ่งเดียว , วงจรควอนตัมเทมเพลตเพื่อนำเกต CNOT เสมือนบนคู่คิวบิต ( 0, 1) และ ( 2, 3) ด้วย LOCC โดยใช้คู่เบลล์ที่ถูกตัดในวงจรเทเลพอร์ต เส้นคู่สีม่วงแสดงถึงลิงก์แบบคลาสสิกแบบเรียลไทม์ , โรงงานคู่เบลล์ 2( ) สำหรับคู่เบลล์ที่ถูกตัดพร้อมกันสองคู่ QPD มีชุดพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันทั้งหมด 27 ชุด ที่นี่, . a b q q q q c C θ i θ i เงื่อนไขขอบเขตแบบเป็นระยะ เราสร้างสถานะกราฟ | ⟩ ที่มีเงื่อนไขขอบเขตแบบเป็นระยะบน ibm_kyiv ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์ Eagle ซึ่งเกินขีดจำกัดที่กำหนดโดยการเชื่อมต่อทางกายภาพ (ดูส่วน ' ') ที่นี่ มี ∣ ∣ = 103 โหนด และต้องการขอบระยะไกลสี่เส้น lr = {(1, 95), (2, 98), (6, 102), (7, 97)} ระหว่างคิวบิตด้านบนและด้านล่างของโปรเซสเซอร์ Eagle (รูปที่ ) เราวัดตัวทำให้เสถียรของโหนด ที่แต่ละโหนด ∈ และตัวทำให้เสถียรของขอบที่เกิดจากผลคูณ ตลอดแต่ละขอบ ( , ) ∈ จากตัวทำให้เสถียรเหล่านี้ เราสร้างพยานการพัวพัน , ซึ่งเป็นค่าลบหากมีการพัวพันแบบสองส่วนตลอดขอบ ( , ) ∈ (อ้างอิง ) (ดูส่วน ' ') เรามุ่งเน้นไปที่การพัวพันแบบสองส่วนเนื่องจากเป็นทรัพยากรที่เราต้องการสร้างซ้ำด้วยเกตเสมือน การวัดพยานการพัวพันระหว่างมากกว่าสองฝ่ายจะวัดเฉพาะคุณภาพของเกตที่ไม่ใช่เสมือนและการวัดผลที่ทำให้ผลกระทบของเกตเสมือนไม่ชัดเจน G 1 สถานะกราฟ G V E 2a Si i V SiSj i j E i j E 27 พยานการพัวพัน , กราฟ heavy-hexagonal ถูกพับเข้าหากันเป็นรูปทรงกระบอกโดยขอบ (1, 95), (2, 98), (6, 102) และ (7, 97) ที่เน้นด้วยสีน้ำเงิน เราตัดขอบเหล่านี้ , ตัวทำให้เสถียรของโหนด (ด้านบน) และพยาน , (ด้านล่าง) โดยมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1 สำหรับโหนดและขอบที่อยู่ใกล้กับขอบระยะไกล เส้นประแนวตั้งจัดกลุ่มตัวทำให้เสถียรและพยานตามระยะห่างจากขอบที่ตัด , ฟังก์ชันการกระจายสะสมของข้อผิดพลาดตัวทำให้เสถียร ดาวแสดงถึงตัวทำให้เสถียรของโหนด ที่มีขอบที่ถูกนำมาใช้โดยเกตระยะไกล ในการทดสอบขอบที่ถูกตัด (เส้นประสีแดง) เกตระยะไกลจะไม่ได้ถูกนำมาใช้ และตัวทำให้เสถียรที่ระบุด้วยดาวจึงมีข้อผิดพลาดเท่ากับหนึ่ง ภูมิภาคสีเทาคือมวลความน่าจะเป็นที่สอดคล้องกับตัวทำให้เสถียรของโหนดที่ได้รับผลกระทบจากการตัด – , ในรูปแบบสองมิติ โหนดสีเขียวจะซ้ำโหนด 95, 98, 102 และ 97 เพื่อแสดงขอบที่ถูกตัด โหนดสีน้ำเงินใน คือทรัพยากรคิวบิตสำหรับสร้างคู่เบลล์ที่ถูกตัด สีของโหนด คือข้อผิดพลาดสัมบูรณ์ ∣ − 1∣ ของตัวทำให้เสถียรที่วัดได้ ตามที่ระบุโดยแถบสี ขอบจะเป็นสีดำหากตรวจพบสถิติการพัวพันในระดับความเชื่อมั่น 99% และสีม่วงหากไม่พบ ใน , เกตระยะไกลถูกนำมาใช้กับเกต SWAP ใน , เกตเดียวกันนั้นถูกนำมาใช้กับ LOCC ใน , เกตเหล่านั้นไม่ได้ถูกนำมาใช้ a b Sj c Sj d f e i Si d e f เราเตรียม | ⟩ โดยใช้วิธีการสามแบบ เกตเนทีฟฮาร์ดแวร์จะถูกนำมาใช้กับเกต CNOT เสมอ แต่เงื่อนไขขอบเขตแบบเป็นระยะจะถูกนำมาใช้กับ (1) เกต SWAP, (2) LOCC และ (3) LO เพื่อเชื่อมต่อคิวบิตทั่วทั้งแลตทิซ ความแตกต่างหลักระหว่าง LOCC และ LO คือการดำเนินการป้อนกลับซึ่งประกอบด้วยเกตคิวบิตเดียวที่ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์การวัด 2 รายการ โดยที่ คือจำนวนการตัด แต่ละกรณีใน 22 รายการจะกระตุ้นการผสมผสานเฉพาะของเกต และ/หรือ บนคิวบิตที่เหมาะสม การรับผลลัพธ์การวัด การระบุกรณีที่เกี่ยวข้อง และการดำเนินการตามนั้นจะดำเนินการแบบเรียลไทม์โดยฮาร์ดแวร์ควบคุม โดยมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมคงที่ของความหน่วง เราลดและยับยั้งข้อผิดพลาดที่เกิดจากความหน่วงนี้ด้วย zero-noise extrapolation และ staggered dynamical decoupling , (ดูส่วน ' ') G n n n X Z 22 21 28 คำสั่งสวิตช์วงจรควอนตัมที่ลดข้อผิดพลาด เราทดสอบการนำ SWAP, LOCC และ LO ของ | ⟩ มาใช้ด้วยสถานะกราฟเนทีฟฮาร์ดแวร์บน ′ = ( , ′) ที่ได้จากการลบเกตระยะไกล นั่นคือ ′ = lr วงจรที่เตรียม | ′⟩ จึงต้องการเกต CNOT เพียง 112 ตัวที่จัดเรียงเป็นสามชั้นตามโทโพโลยี heavy-hexagonal ของโปรเซสเซอร์ Eagle วงจรนี้จะรายงานข้อผิดพลาดขนาดใหญ่เมื่อวัดตัวทำให้เสถียรของโหนดและขอบของ | ⟩ สำหรับโหนดบนขอบที่ถูกตัด เนื่องจากถูกออกแบบมาเพื่อนำ | ′⟩ มาใช้ เราเรียกการทดสอบนี้ว่า dropped edge benchmark วงจรที่ใช้ SWAP ต้องการเกต CNOT เพิ่มอีก 262 ตัวเพื่อสร้างขอบระยะไกล lr ซึ่งลดค่าของตัวทำให้เสถียรที่วัดได้อย่างมาก (รูปที่ ) ในทางตรงกันข้าม การนำ LOCC และ LO ของขอบใน lr มาใช้ไม่ต้องการเกต SWAP ข้อผิดพลาดของตัวทำให้เสถียรของโหนดและขอบสำหรับโหนดที่ไม่เกี่ยวข้องกับขอบที่ถูกตัดจะสอดคล้องกับ dropped edge benchmark (รูปที่ ) ในทางตรงกันข้าม ตัวทำให้เสถียรที่เกี่ยวข้องกับเกตเสมือนมีข้อผิดพลาดน้อยกว่า dropped edge benchmark และการนำ SWAP มาใช้ (รูปที่ , เครื่องหมายดาว) ในฐานะตัวชี้วัดคุณภาพโดยรวม เราจะรายงานผลรวมของข้อผิดพลาดสัมบูรณ์บนตัวทำให้เสถียรของโหนดก่อน นั่นคือ ∑ ∈ ∣ − 1∣ (ตารางข้อมูลเพิ่มเติม ) overhead ของ SWAP ขนาดใหญ่เป็นสาเหตุของข้อผิดพลาดสัมบูรณ์ 44.3 ข้อผิดพลาด 13.1 บน dropped edge benchmark เกิดจากโหนดแปดโหนดบนขอบที่ตัดสี่เส้น (รูปที่ , เครื่องหมายดาว) ในทางตรงกันข้าม ข้อผิดพลาดของ LO และ LOCC ได้รับผลกระทบจาก MCM เราอธิบายข้อผิดพลาดเพิ่มเติม 1.9 ของ LOCC เหนือ LO ว่าเกิดจากความหน่วงและเกต CNOT ในวงจรเทเลพอร์ตและคู่เบลล์ที่ถูกตัด ในผลลัพธ์ที่ใช้ SWAP ไม่สามารถตรวจจับการพัวพันใน 35 จาก 116 ขอบที่ระดับความเชื่อมั่น 99% (รูปที่ ) สำหรับการนำ LO และ LOCC มาใช้ เป็นพยานถึงสถิติการพัวพันแบบสองส่วนตลอดทุกขอบใน ที่ระดับความเชื่อมั่น 99% (รูปที่ ) ตัวชี้วัดเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าเกตระยะไกลเสมือนสร้างตัวทำให้เสถียรด้วยข้อผิดพลาดน้อยกว่าการแยกออกเป็น SWAP นอกจากนี้ พวกมันยังคงความแปรปรวนไว้ต่ำพอที่จะตรวจสอบสถิติการพัวพันได้ G G V E E EE G G G E 2b–d E 2b,c 2c i V Si 1 2c 2b,d G 2e การดำเนินการ QPU สองตัวเป็นหนึ่งเดียว ตอนนี้เรารวม QPU Eagle สองตัวที่มี 127 คิวบิตแต่ละตัวเข้าเป็น QPU เดียวผ่านการเชื่อมต่อแบบคลาสสิกแบบเรียลไทม์ การดำเนินการอุปกรณ์เป็นโปรเซสเซอร์เดียวที่ใหญ่ขึ้นประกอบด้วยการดำเนินการวงจรควอนตัมที่ครอบคลุมทะเบียนคิวบิตที่ใหญ่ขึ้น นอกเหนือจากเกตยูนิแทรีและการวัดผลที่ทำงานพร้อมกันบน QPU ที่รวมเข้าด้วยกัน เราใช้วงจรแบบไดนามิกเพื่อดำเนินการเกตที่ทำงานบนคิวบิตบนอุปกรณ์ทั้งสอง สิ่งนี้เปิดใช้งานโดยการซิงโครไนซ์อย่างแน่นหนาและการสื่อสารแบบคลาสสิกความเร็วสูงระหว่างอุปกรณ์ที่แยกจากกันทางกายภาพซึ่งจำเป็นในการรวบรวมผลการวัดและกำหนดโฟลว์การควบคุมทั่วทั้งระบบ . 29 เราทดสอบการเชื่อมต่อแบบคลาสสิกแบบเรียลไทม์นี้โดยการออกแบบสถานะกราฟบนคิวบิต 134 ตัวที่สร้างจากวงแหวน heavy-hexagonal ที่หมุนผ่าน QPU ทั้งสอง (รูปที่ ) วงแหวนเหล่านี้ถูกเลือกโดยการยกเว้นคิวบิตที่มีปัญหาสองระดับและปัญหาการอ่านค่าเพื่อให้แน่ใจว่าสถานะกราฟมีคุณภาพสูง กราฟนี้สร้างวงแหวนในสามมิติและต้องการเกตระยะไกลสี่เกตที่เรานำมาใช้กับ LO และ LOCC เช่นเดียวกับก่อนหน้านี้ โปรโตคอล LOCC จึงต้องการคิวบิตเพิ่มเติมสองตัวต่อเกตที่ถูกตัดสำหรับคู่เบลล์ที่ถูกตัด เช่นเดียวกับในส่วนก่อนหน้า เราทดสอบผลลัพธ์ของเรากับกราฟที่ไม่นำเกตที่เชื่อมต่อระหว่าง QPU ทั้งสองมาใช้ เนื่องจากไม่มีลิงก์ควอนตัมระหว่างอุปกรณ์ทั้งสอง การทดสอบด้วยเกต SWAP จึงเป็นไปไม่ได้ ขอบทั้งหมดแสดงสถิติการพัวพันแบบสองส่วนเมื่อเรานำกราฟมาใช้กับ LO และ LOCC ที่ระดับความเชื่อมั่น 99% นอกจากนี้ ตัวทำให้เสถียรของ LO และ LOCC มีคุณภาพเหมือนกับ dropped edge benchmark สำหรับโหนดที่ไม่ได้รับผลกระทบจากเกตระยะไกล (รูปที่ ) ตัวทำให้เสถียรที่ได้รับผลกระทบจากเกตระยะไกลมีการลดลงของข้อผิดพลาดอย่างมากเมื่อเทียบกับ dropped edge benchmark ผลรวมของข้อผิดพลาดสัมบูรณ์บนตัวทำให้เสถียรของโหนด ∑ ∈ ∣ − 1∣ คือ 21.0, 19.2 และ 12.6 สำหรับ dropped edge benchmark, LOCC และ LO ตามลำดับ เช่นเคย เราอธิบายข้อผิดพลาดเพิ่มเติม 6.6 ของ LOCC เหนือ LO ว่าเกิดจากความหน่วงและเกต CNOT ในวงจรเทเลพอร์ตและคู่เบลล์ที่ถูกตัด ผลลัพธ์ของ LOCC แสดงให้เห็นว่าวงจรควอนตัมแบบไดนามิกที่วงจรย่อยสองวงจรเชื่อมต่อกันด้วยลิงก์แบบคลาสสิกแบบเรียลไทม์สามารถดำเนินการบน QPU ที่แยกจากกันสองตัวได้อย่างไร ผลลัพธ์ของ LO สามารถได้รับบนอุปกรณ์เดียวที่มี 127 คิวบิต โดยมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมเป็น 2 เท่าของเวลาทำงาน เนื่องจากวงจรย่อยสามารถดำเนินการตามลำดับได้ 3 3c i V Si , สถานะกราฟที่มีขอบเขตแบบเป็นระยะแสดงในสามมิติ ขอบสีน้ำเงินคือขอบที่ถูกตัด , แผนที่การเชื่อมต่อของ QPU Eagle สองตัวที่ดำเนินการเป็นอุปกรณ์เดียวที่มี 254 คิวบิต โหนดสีม่วงคือคิวบิตที่ประกอบกันเป็นสถานะกราฟใน และโหนดสีน้ำเงินใช้สำหรับคู่เบลล์ที่ถูกตัด , , ข้อผิดพลาดสัมบูรณ์บนตัวทำให้เสถียร ( ) และพยานขอบ ( ) ที่นำมาใช้กับ LOCC (เส้นทึบสีเข a b a c d c d
