論文の概要: A Bayesian Approach for Characterizing and Mitigating Gate and Measurement Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09188v6
• Date: Mon, 7 Nov 2022 17:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 08:16:38.936858
• Title: A Bayesian Approach for Characterizing and Mitigating Gate and Measurement Errors
• Title（参考訳）: ゲートと測定誤差のキャラクタリゼーションと緩和のためのベイズ的アプローチ
• Authors: Muqing Zheng, Ang Li, Tam\'as Terlaky, Xiu Yang
• Abstract要約: ゲートやリードアウトエラー率などのパラメータを同定するためにベイズ推定手法を用いる。 このようにデバイスエラーを特徴付けることにより、量子エラー低減の精度をさらに向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.59731214999568
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various noise models have been developed in quantum computing study to describe the propagation and effect of the noise which is caused by imperfect implementation of hardware. Identifying parameters such as gate and readout error rates are critical to these models. We use a Bayesian inference approach to identity posterior distributions of these parameters, such that they can be characterized more elaborately. By characterizing the device errors in this way, we can further improve the accuracy of quantum error mitigation. Experiments conducted on IBM's quantum computing devices suggest that our approach provides better error mitigation performance than existing techniques used by the vendor. Also, our approach outperforms the standard Bayesian inference method in such experiments.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング研究において、ハードウェアの不完全な実装に起因するノイズの伝播と効果を記述するために、様々なノイズモデルが開発されている。 これらのモデルではゲートやリードアウトエラー率などのパラメータの同定が重要である。 これらのパラメータの同一性後続分布に対するベイズ推定手法を用いて、より精巧に特徴付けることができる。 このようにデバイスエラーを特徴付けることにより、量子エラー低減の精度をさらに向上させることができる。 ibmの量子コンピューティングデバイスで行った実験は、このアプローチがベンダーが使用する既存の技術よりも優れたエラー緩和性能を提供することを示唆している。 また,このような実験では標準ベイズ推定法を上回っている。

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