論文の概要: Leveraging Randomized Compiling for the QITE Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08785v2
• Date: Tue, 26 Oct 2021 08:53:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 06:53:42.275838
• Title: Leveraging Randomized Compiling for the QITE Algorithm
• Title（参考訳）: QITEアルゴリズムにおけるランダム化コンパイルの活用
• Authors: Jean-Loup Ville, Alexis Morvan, Akel Hashim, Ravi K. Naik, Marie Lu, Bradley Mitchell, John-Mark Kreikebaum, Kevin P. O'Brien, Joel J. Wallman, Ian Hincks, Joseph Emerson, Ethan Smith, Ed Younis, Costin Iancu, David I. Santiago, Irfan Siddiqi
• Abstract要約: 量子Imaginary Time Evolutionのような反復アルゴリズムは、コヒーレントエラーの影響を受けやすい。 本稿では、ランダム化コンパイルによるノイズ調整と、浄化による誤り軽減の組み合わせについて述べる。 ノイズ調整と誤差軽減を組み合わせることで,NISQデバイスの性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of the current generation of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) hardware shows that quantum hardware may be able to tackle complex problems even without error correction. One outstanding issue is that of coherent errors arising from the increased complexity of these devices. These errors can accumulate through a circuit, making their impact on algorithms hard to predict and mitigate. Iterative algorithms like Quantum Imaginary Time Evolution are susceptible to these errors. This article presents the combination of both noise tailoring using Randomized Compiling and error mitigation with a purification. We also show that Cycle Benchmarking gives an estimate of the reliability of the purification. We apply this method to the Quantum Imaginary Time Evolution of a Transverse Field Ising Model and report an energy estimation and a ground state infidelity both below 1\%. Our methodology is general and can be used for other algorithms and platforms. We show how combining noise tailoring and error mitigation will push forward the performance of NISQ devices.
• Abstract（参考訳）: 現在のNISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)ハードウェアの成功は、量子ハードウェアがエラー修正なしに複雑な問題に対処できることを示している。 問題の一つは、これらの機器の複雑さの増加によって生じるコヒーレントなエラーである。 これらのエラーは回路を通じて蓄積され、予測と緩和が難しいアルゴリズムに影響を及ぼす。 量子イマジナリー時間進化のような反復的アルゴリズムは、これらのエラーに影響を受けやすい。 本稿では,ランダム化コンパイルを用いた雑音調整と,精製による誤り軽減の組み合わせについて述べる。 また, サイクルベンチマークにより, 浄化の信頼性を推定できることを示した。 本手法を横フィールドイジングモデルの量子イマジナリー時間進化に適用し,エネルギー推定と基底状態の不整合をそれぞれ1\%以下で報告する。 我々の手法は一般的であり、他のアルゴリズムやプラットフォームにも利用できる。 ノイズ調整と誤差軽減を組み合わせることで,NISQデバイスの性能が向上することを示す。

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