論文の概要: Minimizing estimation runtime on noisy quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09350v4
• Date: Sat, 20 Mar 2021 21:25:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-13 18:00:22.697229
• Title: Minimizing estimation runtime on noisy quantum computers
• Title（参考訳）: 雑音量子コンピュータにおける推定ランタイムの最小化
• Authors: Guoming Wang, Dax Enshan Koh, Peter D. Johnson, Yudong Cao
• Abstract要約: ベイズ推論の実行には、ELF(Engineered chance function)が用いられる。 物理ハードウェアがノイズの多い量子コンピュータの仕組みから遷移するにつれて,ELF形式がサンプリングにおける情報ゲイン率をいかに向上させるかを示す。 この技術は、化学、材料、ファイナンスなどを含む多くの量子アルゴリズムの中心的なコンポーネントを高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The number of measurements demanded by hybrid quantum-classical algorithms such as the variational quantum eigensolver (VQE) is prohibitively high for many problems of practical value. For such problems, realizing quantum advantage will require methods which dramatically reduce this cost. Previous quantum algorithms that reduce the measurement cost (e.g. quantum amplitude and phase estimation) require error rates that are too low for near-term implementation. Here we propose methods that take advantage of the available quantum coherence to maximally enhance the power of sampling on noisy quantum devices, reducing measurement number and runtime compared to the standard sampling method of the variational quantum eigensolver (VQE). Our scheme derives inspiration from quantum metrology, phase estimation, and the more recent "alpha-VQE" proposal, arriving at a general formulation that is robust to error and does not require ancilla qubits. The central object of this method is what we call the "engineered likelihood function" (ELF), used for carrying out Bayesian inference. We show how the ELF formalism enhances the rate of information gain in sampling as the physical hardware transitions from the regime of noisy intermediate-scale quantum computers into that of quantum error corrected ones. This technique speeds up a central component of many quantum algorithms, with applications including chemistry, materials, finance, and beyond. Similar to VQE, we expect small-scale implementations to be realizable on today's quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムによって要求される測定回数は、実用値の多くの問題に対して禁止的に高い。 このような問題に対して、量子アドバンテージを実現するには、このコストを劇的に削減する手法が必要となる。 測定コストを削減した以前の量子アルゴリズム(例えば、量子振幅と位相推定)は、短期的な実装には低すぎるエラー率を必要とする。 本稿では,利用可能な量子コヒーレンスを利用してノイズ量子デバイスにおけるサンプリングのパワーを最大に高め,変動量子固有ソルバ(vqe)の標準サンプリング法と比較して,測定数と実行時間を削減する手法を提案する。 提案手法は, 量子計測, 位相推定, および近年の"alpha-vqe"提案から着想を得て, 誤差に頑健でアンシラ量子ビットを必要としない一般的な定式化に到達した。 この手法の中心的な対象は、ベイズ推論の実行に使用される「工学的可能性関数」(ELF)と呼ばれるものである。 ノイズの多い中間スケール量子コンピュータのシステムから量子エラー訂正されたコンピュータへと物理ハードウェアが遷移するにつれて,ELF形式がサンプリングにおける情報ゲイン率をいかに向上させるかを示す。 この技術は、化学、材料、ファイナンスなどを含む多くの量子アルゴリズムの中心的なコンポーネントを高速化する。 VQEと同じように、今日の量子デバイス上での小規模実装の実現も期待しています。

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