論文の概要: EQUAL: Improving the Fidelity of Quantum Annealers by Injecting Controlled Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10964v1
• Date: Tue, 24 Aug 2021 21:29:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 07:20:11.425281
• Title: EQUAL: Improving the Fidelity of Quantum Annealers by Injecting Controlled Perturbations
• Title（参考訳）: 均等:制御摂動の注入による量子アニーラーの忠実性の向上
• Authors: Ramin Ayanzadeh, Poulami Das, Swamit S. Tannu and Moinuddin Qureshi
• Abstract要約: 既存のゲートベースの量子コンピュータはわずか数十量子ビットで、ほとんどのアプリケーションでは十分ではない。 ハードウェアにおけるノイズと不完全性は、QMIが数千のトライアルで実行されているとしても、QA上の準最適解をもたらす。 EQUALは、制御された摂動をプログラムQMIに追加することにより、QMIのアンサンブルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.594638299627403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing is an information processing paradigm that uses quantum-mechanical properties to speedup computationally hard problems. Although promising, existing gate-based quantum computers consist of only a few dozen qubits and are not large enough for most applications. On the other hand, existing QAs with few thousand of qubits have the potential to solve some domain-specific optimization problems. QAs are single instruction machines and to execute a program, the problem is cast to a Hamiltonian, embedded on the hardware, and a single quantum machine instruction (QMI) is run. Unfortunately, noise and imperfections in hardware result in sub-optimal solutions on QAs even if the QMI is run for thousands of trials. The limited programmability of QAs mean that the user executes the same QMI for all trials. This subjects all trials to a similar noise profile throughout the execution, resulting in a systematic bias. We observe that systematic bias leads to sub-optimal solutions and cannot be alleviated by executing more trials or using existing error-mitigation schemes. To address this challenge, we propose EQUAL (Ensemble Quantum Annealing). EQUAL generates an ensemble of QMIs by adding controlled perturbations to the program QMI. When executed on the QA, the ensemble of QMIs steers the program away from encountering the same bias during all trials and thus, improves the quality of solutions. Our evaluations using the 2041-qubit D-Wave QA show that EQUAL bridges the difference between the baseline and the ideal by an average of 14% (and up to 26%), without requiring any additional trials. EQUAL can be combined with existing error mitigation schemes to further bridge the difference between the baseline and ideal by an average of 55% (and up to 68%).
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング (quantum computing) は、量子力学特性を用いて計算困難問題を高速化する情報処理パラダイムである。 有望だが、既存のゲートベースの量子コンピュータは数十キュービットしかなく、ほとんどのアプリケーションでは十分ではない。 一方、数千の量子ビットを持つ既存のQAは、いくつかのドメイン固有の最適化問題を解く可能性がある。 QAは単一命令マシンであり、プログラムを実行するために、ハミルトニアンにキャストされ、ハードウェアに埋め込まれ、単一の量子マシン命令(QMI)が実行される。 残念なことに、ハードウェアのノイズと欠陥は、QMIが数千のトライアルで実行されているとしても、QAのサブ最適化ソリューションをもたらす。 QAのプログラム可能性の制限は、ユーザが全てのトライアルで同じQMIを実行することを意味する。 この実験はすべて、実行中に同様のノイズプロファイルを経験し、体系的なバイアスをもたらす。 我々は,系統的バイアスが最適解につながり,より多くの試行の実行や既存の誤り緩和スキームを用いることで軽減できないことを観察する。 この課題に対処するために、EQUAL(Ensemble Quantum Annealing)を提案する。 EQUALは、制御された摂動をプログラムQMIに追加することにより、QMIのアンサンブルを生成する。 QMIのアンサンブルは、QA上で実行されると、全てのトライアルで同じバイアスに遭遇することを避けて、ソリューションの品質を向上させる。 2041-qubit D-Wave QAを用いて評価したところ、EQUALは平均14%(最大26%)でベースラインと理想の差を橋渡しし、追加の試行は不要であった。 EQUALは既存のエラー軽減スキームと組み合わせて、ベースラインとイデアルの違いを平均で55%(最大68%)橋渡しすることができる。

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