論文の概要: Extending quantum probabilistic error cancellation by noise scaling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02237v2
- Date: Fri, 12 Nov 2021 18:17:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-19 22:24:32.038271
- Title: Extending quantum probabilistic error cancellation by noise scaling
- Title（参考訳）: ノイズスケーリングによる量子確率誤差の延長
- Authors: Andrea Mari, Nathan Shammah, William J. Zeng
- Abstract要約: 本稿では、確率的エラーキャンセル(PEC)とゼロノイズ外挿(ZNE)の2つの手法を組み合わせて一般化する量子エラー軽減のための一般的な枠組みを提案する。
PECは、ハードウェア上で実装可能なノイズの多い操作の線形結合として理想的な操作を表現している。
ZNE はゼロノイズ極限をよりよく近似するために用いられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a general framework for quantum error mitigation that combines and
generalizes two techniques: probabilistic error cancellation (PEC) and
zero-noise extrapolation (ZNE). Similarly to PEC, the proposed method
represents ideal operations as linear combinations of noisy operations that are
implementable on hardware. However, instead of assuming a fixed level of
hardware noise, we extend the set of implementable operations by noise scaling.
By construction, this method encompasses both PEC and ZNE as particular cases
and allows us to investigate a larger set of hybrid techniques. For example,
gate extrapolation can be used to implement PEC without requiring knowledge of
the device's noise model, e.g., avoiding gate set tomography. Alternatively,
probabilistic error reduction can be used to estimate expectation values at
intermediate virtual noise strengths (below the hardware level), obtaining
partially mitigated results at a lower sampling cost. Moreover, multiple
results obtained with different noise reduction factors can be further
post-processed with ZNE to better approximate the zero-noise limit.
- Abstract（参考訳）: 我々は,確率的エラーキャンセレーション(pec)とゼロノイズ外挿(zne)の2つの手法を組み合わせて一般化した,量子エラー緩和のための汎用フレームワークを提案する。
pecと同様に、提案手法はハードウェア上で実装可能なノイズ処理の線形結合として理想演算を表す。
しかし、一定レベルのハードウェアノイズを仮定する代わりに、ノイズスケーリングにより実装可能な操作のセットを拡張する。
本手法は, PEC と ZNE の両方を具体例として構成し, より大規模なハイブリッド技術について検討する。
例えば、ゲート外挿は、例えばゲートセットトモグラフィーを避けるなど、デバイスのノイズモデルに関する知識を必要とせずに、PECを実装するために使用することができる。
あるいは、確率的誤差低減は、中間仮想ノイズ強度(ハードウェアレベル以下)における期待値を推定するために使用することができ、サンプリングコストの低い部分緩和結果が得られる。
さらに、ノイズ低減係数が異なる複数の結果をZNEで処理し、ゼロノイズ限界をよりよく近似することができる。
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