Deel 6 · hardwarebeslissing
De lokale taak is klassiek oplosbaar, maar een quantumprocessor kan mogelijk sneller een antwoord met 1% nauwkeurigheid bereiken.
Twee meetinstellingen
Alle X-probes delen één X-basisfamilie. Alle Z- en ZZ-probes delen een Z-basisfamilie. Daardoor hoeft niet voor iedere observabele een apart circuit te worden uitgevoerd.
De PEA/ZNE-schatting
Een eerder gevalideerde 51-qubit Floquetroute gebruikte ruisfactoren 1,0, 1,3 en 1,6, 1.024 shots per factor, twirling, meetmitigatie en verse leerexperimenten voor laagsruismodellen. Die run kostte 41 QPU-seconden. De vroege dieptes klopten goed; de volledige achtcycli-accuracygate faalde.
Overgedragen naar deze ondiepere taak volgt 25–26 QPU-seconden met de oorspronkelijke statistiek en ongeveer 31–45 seconden richting 1% statistische precisie. Vergeleken met 393 seconden klassieke hoge precisie is dat een mogelijke factor 8,7–12,7.
| Voorwaarde | Slaagcriterium |
|---|---|
| Nauwkeurigheid | Minder dan 1% vooraf vastgelegde totale fout |
| Klassieke eerlijkheid | Optimaliseer de klassieke route voor dezelfde 1% |
| Quantumkosten | Tel learning, mitigatie en uitvoering mee; wachtrij apart |
| Dekking | Alle 42 observabelen, geen gunstige selectie |
| Reproduceerbaarheid | Bevries ISA-hash, shots, backend en mitigatie vóór indiening |
IBM beschrijft PEA als een ZNE-versterkingsmethode die eerst een getwirld laagsruismodel leert en daarna gecontroleerd ruis toevoegt vóór extrapolatie.
Bronnen en reproduceerbaarheid
- Bose et al., A Spin Entanglement Witness for Quantum Gravity
- Marletto & Vedral, Gravitationally Induced Entanglement
- Sabín, Digital quantum simulation of quantum gravitational entanglement
- Pastawski et al., Holographic quantum error-correcting codes
- IBM Quantum-documentatie: ZNE en PEA
- Publieke code, numerieke rapporten en volledige tabel met 42 waarden op GitHub
Projectstatus: 14 augustus 2026. Numerieke waarden komen uit de bevroren publieke onderzoeksartefacten; de claimgrenzen zijn bewust behouden.