論文の概要: Measurement Error Mitigation via Truncated Neumann Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13856v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 14:15:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 21:32:55.005010
• Title: Measurement Error Mitigation via Truncated Neumann Series
• Title（参考訳）: 切断ノイマン級数による測定誤差緩和
• Authors: Kun Wang, Yu-Ao Chen, and Xin Wang
• Abstract要約: 本稿では,量子期待値の計算における測定誤差を軽減する手法を提案する。 我々は,この手法を数値的に検証し,計算精度が大幅に向上していることを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.04862322536857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Measurements on near-term quantum processors are inevitably subject to hardware imperfections that lead to readout errors. Mitigation of such unavoidable errors is crucial to better explore and extend the power of near-term quantum hardware. In this work, we propose a method to mitigate measurement errors in computing quantum expectation values using the truncated Neumann series. The essential idea is to cancel the errors by combining various noisy expectation values generated by sequential measurements determined by terms in the truncated series. We numerically test this method and find that the computation accuracy is substantially improved. Our method possesses several advantages: it does not assume any noise structure, it does not require the calibration procedure to learn the noise matrix a prior, and most importantly, the incurred error mitigation overhead is independent of system size, as long as the noise resistance of the measurement device is moderate. All these advantages empower our method as a practical measurement error mitigation method for near-term quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 短期量子プロセッサの測定は、必然的にハードウェアの欠陥によって読み出しエラーにつながる。 このような避けられないエラーの軽減は、短期量子ハードウェアのパワーをよりよく探求し拡張するために重要である。 本研究では,切断ノイマン級数を用いた量子期待値の計算における測定誤差を緩和する手法を提案する。 基本的考え方は、乱数列の項によって決定された逐次的な測定によって生成される様々なノイズ予測値を組み合わせることでエラーをキャンセルすることである。 本手法を数値的に検証した結果,計算精度が大幅に向上した。 提案手法は, ノイズ構造を前提とせず, 騒音行列を予め学習するための校正手順を必要とせず, 最も重要な点として, 測定装置の耐雑音性が適度である限り, 誤差低減のオーバーヘッドはシステムサイズに依存しない。 これらの利点は、短期量子デバイスにおける実測誤差低減手法として、我々の手法に有効である。

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