論文の概要: Fair Sampling Error Analysis on NISQ Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03258v2
• Date: Sat, 11 Jun 2022 15:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 08:19:16.946136
• Title: Fair Sampling Error Analysis on NISQ Devices
• Title（参考訳）: NISQデバイスにおけるフェアサンプリング誤差解析
• Authors: John Golden, Andreas B\"artschi, Daniel O'Malley, Stephan Eidenbenz
• Abstract要約: ノイズ中規模量子(NISQ)デバイス,特にIBM Qファミリにおけるフェアサンプリングの現状について検討する。 我々は、様々な難易度の6つの問題を最適解で解くために、公平なサンプリング回路を生成する。 誤差率の小さい回路では公平性が比較的高いが,中間誤差率の回路では低下する。
• 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: We study the status of fair sampling on Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) devices, in particular the IBM Q family of backends. Using the recently introduced Grover Mixer-QAOA algorithm for discrete optimization, we generate fair sampling circuits to solve six problems of varying difficulty, each with several optimal solutions, which we then run on twenty backends across the IBM Q system. For a given circuit evaluated on a specific set of qubits, we evaluate: how frequently the qubits return an optimal solution to the problem, the fairness with which the qubits sample from all optimal solutions, and the reported hardware error rate of the qubits. To quantify fairness, we define a novel metric based on Pearson's $\chi^2$ test. We find that fairness is relatively high for circuits with small and large error rates, but drops for circuits with medium error rates. This indicates that structured errors dominate in this regime, while unstructured errors, which are random and thus inherently fair, dominate in noisier qubits and longer circuits. Our results show that fairness can be a powerful tool for understanding the intricate web of errors affecting current NISQ hardware.
• Abstract（参考訳）: ノイズ中規模量子(nisq)デバイス、特にibm qファミリーのバックエンドにおけるフェアサンプリングの現状について検討した。 離散最適化のために最近導入されたGrover Mixer-QAOAアルゴリズムを用いて、様々な難題の6つの問題をそれぞれ最適解で解くための公正サンプリング回路を生成し、IBM Qシステム上で20のバックエンド上で実行する。 特定の量子ビットの集合上で評価された所定の回路について、量子ビットが問題の最適解を返す頻度、全ての最適解から量子ビットがサンプリングされる公平さ、および報告された量子ビットのハードウェアエラー率を評価する。 公平性を定量化するために、ピアソンの$\chi^2$ テストに基づく新しい計量を定義する。 誤差率の小さい回路では公平性が比較的高いが,中間誤差率の回路では低下する。 これは、構造化されたエラーがこのレジームで支配され、非構造化されたエラーはランダムであり、本質的に公平であり、ノワシエ量子ビットと長い回路で支配されることを示している。 この結果から,現在のNISQハードウェアに影響を及ぼす複雑なエラーのWebを理解する上で,公平性は強力なツールであることが示唆された。

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