論文の概要: Error mitigation by training with fermionic linear optics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02120v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 15:56:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 22:25:31.639853
• Title: Error mitigation by training with fermionic linear optics
• Title（参考訳）: フェルミオンリニア光によるトレーニングによる誤差軽減
• Authors: Ashley Montanaro and Stasja Stanisic
• Abstract要約: 本稿では,フェミオン系をシミュレーションする量子アルゴリズムに適合した誤差の低減手法について述べる。 この方法は、量子回路をフェルミオン線形光学のモデルで実行することに基づいており、これは古典的に効率的にシミュレート可能であることが知られている。 物理的に現実的な非偏極雑音レベルを持つ12ビットの例の古典的数値シミュレーションでは、誤りは修正されていない場合と比較して34程度減少した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05076419064097732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computers could solve quantum-mechanical simulation problems that are beyond the capabilities of classical computers. However, NISQ devices experience significant errors which, if not corrected, can render physical quantities measured in these simulations inaccurate or meaningless. Here we describe a method of reducing these errors which is tailored to quantum algorithms for simulating fermionic systems. The method is based on executing quantum circuits in the model of fermionic linear optics, which are known to be efficiently simulable classically, to infer the relationship between exact and noisy measurement outcomes, and hence undo the effect of noise. We validated our method by applying it to the VQE algorithm for estimating ground state energies of instances of the Fermi-Hubbard model. In classical numerical simulations of 12-qubit examples with physically realistic levels of depolarising noise, errors were reduced by a factor of around 34 compared with the uncorrected case. Smaller experiments on quantum hardware demonstrate an average reduction in errors by a factor of 10 or more.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)コンピュータは、古典的なコンピュータの能力を超える量子力学シミュレーション問題を解くことができる。 しかし、nisqデバイスは重大なエラーに見舞われ、修正されないと、これらのシミュレーションで測定された物理量を不正確または無意味にレンダリングできる。 本稿では,フェルミオン系をシミュレートする量子アルゴリズムに合わせた誤差低減法について述べる。 この手法は、効率よく古典的にシミュレートできることが知られているフェルミオン線形光学系のモデルにおける量子回路の実行に基づいており、正確な測定結果とノイズの測定結果の関係を推測し、ノイズの影響を解き放つ。 本手法をvqeアルゴリズムに適用し,フェルミ・ハバードモデルのインスタンスの基底状態エネルギーを推定した。 物理的に現実的な非偏極雑音レベルを持つ12ビットの例の古典的数値シミュレーションでは、誤りは修正されていない場合と比較して34程度減少した。 量子ハードウェアに関するより小さな実験は、10以上の係数による誤差の平均減少を示す。

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