論文の概要: Modelling and Simulating the Noisy Behaviour of Near-term Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02109v4
• Date: Mon, 6 Dec 2021 10:28:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 17:52:13.194432
• Title: Modelling and Simulating the Noisy Behaviour of Near-term Quantum Computers
• Title（参考訳）: 近距離量子コンピュータのノイズ挙動のモデル化とシミュレーション
• Authors: Konstantinos Georgopoulos, Clive Emary, Paolo Zuliani
• Abstract要約: ノイズは、短期量子コンピュータのあらゆる側面を支配している。 本研究では,NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)コンピュータにおけるノイズのモデル化について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Noise dominates every aspect of near-term quantum computers, rendering it exceedingly difficult to carry out even small computations. In this paper we are concerned with the modelling of noise in Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computers. We focus on three error groups that represent the main sources of noise during a computation and present quantum channels that model each source. We engineer a noise model that combines all three noise channels and simulates the evolution of the quantum computer using its calibrated error rates. We run various experiments of our model, showcasing its behaviour compared to other noise models and an IBM quantum computer. We find that our model provides a better approximation of the quantum computer's behaviour than the other models. Following this, we use a genetic algorithm to optimize the parameters used by our noise model, bringing the behaviour of the model even closer to the quantum computer. Finally, a comparison between the pre and postoptimization parameters reveals that, according to our model, certain operations can be more or less erroneous than the hardware-calibrated parameters show.
• Abstract（参考訳）: ノイズは、短期量子コンピュータのあらゆる側面を支配しており、小さな計算を実行することさえ非常に困難である。 本稿では,ノイズ中規模量子コンピュータ(nisq)におけるノイズのモデル化について述べる。 計算中の主なノイズ源を表す3つの誤り群に着目し,各音源をモデル化する量子チャネルを提示する。 3つのノイズチャネルをすべて組み合わせたノイズモデルを設計し、その校正誤差率を用いて量子コンピュータの進化をシミュレートする。 我々は、他のノイズモデルやIBM量子コンピュータと比較して、その挙動を示す様々な実験を行った。 我々のモデルは、他のモデルよりも量子コンピュータの振る舞いをよりよく近似できることがわかった。 これに続いて、遺伝的アルゴリズムを用いてノイズモデルが使用するパラメータを最適化し、モデルの振る舞いをさらに量子コンピュータに近づける。 最後に, 前処理パラメータと後処理パラメータの比較により, ハードウェア校正パラメータが示すように, 特定の操作が多かれ少なかれ誤っていることが明らかとなった。

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