論文の概要: Mitigating measurement errors in multi-qubit experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14044v2
• Date: Wed, 1 Jul 2020 23:36:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 22:19:12.874519
• Title: Mitigating measurement errors in multi-qubit experiments
• Title（参考訳）: マルチキュービット実験における測定誤差の緩和
• Authors: Sergey Bravyi, Sarah Sheldon, Abhinav Kandala, David C. Mckay, and Jay M. Gambetta
• Abstract要約: 測定結果の古典的後処理により測定誤差を軽減する方法を示す。 テンソル積と相関マルコフ雑音モデルに基づく2つの誤差緩和スキームを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7015517125109247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reducing measurement errors in multi-qubit quantum devices is critical for performing any quantum algorithm. Here we show how to mitigate measurement errors by a classical post-processing of the measured outcomes. Our techniques apply to any experiment where measurement outcomes are used for computing expected values of observables. Two error mitigation schemes are presented based on tensor product and correlated Markovian noise models. Error rates parameterizing these noise models can be extracted from the measurement calibration data using a simple formula. Error mitigation is achieved by applying the inverse noise matrix to a probability vector that represents the outcomes of a noisy measurement. The error mitigation overhead, including the the number of measurements and the cost of the classical post-processing, is exponential in $\epsilon n$, where $\epsilon$ is the maximum error rate and $n$ is the number of qubits. We report experimental demonstration of our error mitigation methods on IBM Quantum devices using stabilizer measurements for graph states with $n\le 12$ qubits and entangled 20-qubit states generated by low-depth random Clifford circuits.
• Abstract（参考訳）: マルチ量子ビット量子デバイスにおける測定誤差の低減は、量子アルゴリズムの実行に不可欠である。 本稿では,測定結果の古典的後処理による測定誤差の軽減方法を示す。 本手法は,観測対象の期待値の計算に測定結果を使用する実験に適用できる。 テンソル積と相関マルコフ雑音モデルに基づく2つの誤差緩和スキームを示す。 これらのノイズモデルをパラメータ化する誤差率は、簡単な公式を用いて測定キャリブレーションデータから抽出することができる。 雑音測定の結果を表す確率ベクトルに逆雑音行列を適用することにより、誤差低減を実現する。 測定数と古典的な後処理コストを含むエラー軽減オーバーヘッドは、$\epsilon n$で指数関数的であり、$\epsilon$は最大エラー率、$n$はクォービット数である。 我々は,低奥行きランダムクリフォード回路により生成される,$n\le 12$ qubitsのグラフ状態と20ビットの絡み合った状態に対する安定化器測定を用いて,IBM量子デバイス上での誤差軽減手法の実験実験を行った。

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