論文の概要: Learning-based quantum error mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07601v2
• Date: Mon, 22 Mar 2021 12:12:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-20 03:14:59.261364
• Title: Learning-based quantum error mitigation
• Title（参考訳）: 学習に基づく量子誤り軽減
• Authors: Armands Strikis, Dayue Qin, Yanzhu Chen, Simon C. Benjamin, Ying Li
• Abstract要約: NISQ時代の量子コンピュータは、強力なエラー軽減技術を用いる必要がある。 本稿では,適切な補償戦略を学べる手法を提案する。 我々は、実際の量子ハードウェア(IBMデバイス)と、正確にエミュレートされた不完全な量子コンピュータの両方で、この技術のパワーを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.615369748154691
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: If NISQ-era quantum computers are to perform useful tasks, they will need to employ powerful error mitigation techniques. Quasi-probability methods can permit perfect error compensation at the cost of additional circuit executions, provided that the nature of the error model is fully understood and sufficiently local both spatially and temporally. Unfortunately these conditions are challenging to satisfy. Here we present a method by which the proper compensation strategy can instead be learned ab initio. Our training process uses multiple variants of the primary circuit where all non-Clifford gates are substituted with gates that are efficient to simulate classically. The process yields a configuration that is near-optimal versus noise in the real system with its non-Clifford gate set. Having presented a range of learning strategies, we demonstrate the power of the technique both with real quantum hardware (IBM devices) and exactly-emulated imperfect quantum computers. The systems suffer a range of noise severities and types, including spatially and temporally correlated variants. In all cases the protocol successfully adapts to the noise and mitigates it to a high degree.
• Abstract（参考訳）: NISQ時代の量子コンピュータが有用なタスクを実行するためには、強力なエラー軽減技術を用いる必要がある。 準確率法は、エラーモデルの性質が完全に理解され、空間的にも時間的にも十分に局所的であることを前提として、追加回路実行のコストで完全なエラー補償を許す。 残念ながら、これらの条件は満たせない。 本稿では,適切な補償戦略をab initioで学習する手法を提案する。 我々のトレーニングプロセスでは、すべての非クリフォードゲートを古典的にシミュレートする効率的なゲートに置き換えた一次回路の複数の変種を用いる。 このプロセスは、非クリフォードゲートセットを持つ実システムにおいて、ほぼ最適対ノイズのコンフィグレーションを生成する。 様々な学習戦略を提示し、実際の量子ハードウェア(ibmデバイス)と正確に集積された不完全な量子コンピュータの両方でこの技術のパワーを実証する。 システムは、空間的および時間的相関のある変種を含む、様々なノイズの欠如とタイプに苦しむ。 すべてのケースにおいて、プロトコルはノイズにうまく適応し、高いレベルに緩和します。

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