論文の概要: Machine learning of noise-resilient quantum circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01210v2
- Date: Sun, 21 Feb 2021 15:37:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 20:47:27.331359
- Title: Machine learning of noise-resilient quantum circuits
- Title（参考訳）: 雑音耐性量子回路の機械学習
- Authors: Lukasz Cincio, Kenneth Rudinger, Mohan Sarovar, Patrick J. Coles
- Abstract要約: 雑音の緩和と低減は、短期量子コンピュータから有用な答えを得るのに不可欠である。
本稿では,量子回路における量子ハードウェアノイズの影響を低減するための機械学習に基づく汎用フレームワークを提案する。
ノイズ対応回路学習(NACL)と呼ばれる手法は、ユニタリ変換を計算したり、量子状態のセットを作成したり、多ビット状態の観測可能な状態を推定したりするために設計された回路に適用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8258451067861933
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Noise mitigation and reduction will be crucial for obtaining useful answers
from near-term quantum computers. In this work, we present a general framework
based on machine learning for reducing the impact of quantum hardware noise on
quantum circuits. Our method, called noise-aware circuit learning (NACL),
applies to circuits designed to compute a unitary transformation, prepare a set
of quantum states, or estimate an observable of a many-qubit state. Given a
task and a device model that captures information about the noise and
connectivity of qubits in a device, NACL outputs an optimized circuit to
accomplish this task in the presence of noise. It does so by minimizing a
task-specific cost function over circuit depths and circuit structures. To
demonstrate NACL, we construct circuits resilient to a fine-grained noise model
derived from gate set tomography on a superconducting-circuit quantum device,
for applications including quantum state overlap, quantum Fourier transform,
and W-state preparation.
- Abstract（参考訳）: 雑音の緩和と低減は、短期量子コンピュータから有用な答えを得るために重要である。
本稿では,量子回路における量子ハードウェアノイズの影響を低減するために,機械学習に基づく汎用フレームワークを提案する。
ノイズアウェア回路学習(nacl)と呼ばれるこの手法は、ユニタリ変換の計算や量子状態のセットの作成、あるいは多量子ビット状態の可観測性を推定するために設計された回路に適用する。
デバイス内のキュービットのノイズと接続に関する情報をキャプチャするタスクとデバイスモデルが与えられたとき、naclはノイズの存在下でこのタスクを達成するために最適化された回路を出力する。
これは、回路深さと回路構造に対するタスク固有のコスト関数を最小化する。
NACLを実証するために,超伝導回路量子デバイス上にゲートセットトモグラフィーから導出される微細ノイズモデルに応答する回路を構築し,量子状態重なり,量子フーリエ変換,W状態生成などの応用を行った。
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