論文の概要: JigSaw: Boosting Fidelity of NISQ Programs via Measurement Subsetting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05314v1
- Date: Sat, 11 Sep 2021 16:31:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 09:12:29.236600
- Title: JigSaw: Boosting Fidelity of NISQ Programs via Measurement Subsetting
- Title（参考訳）: JigSaw: 測定サブセットによるNISQプログラムの忠実度向上
- Authors: Poulami Das, Swamit Tannu, Moinuddin Qureshi
- Abstract要約: JigSawは、2つのモードでプログラムを実行することで測定エラーの影響を低減するフレームワークである。
JigSawは平均3.6倍、最大8.4倍の成功率を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6532769050417997
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Near-term quantum computers contain noisy devices, which makes it difficult
to infer the correct answer even if a program is run for thousands of trials.
On current machines, qubit measurements tend to be the most error-prone
operations (with an average error-rate of 4%) and often limit the size of
quantum programs that can be run reliably on these systems. As quantum programs
create and manipulate correlated states, all the program qubits are measured in
each trial and thus, the severity of measurement errors increases with the
program size. The fidelity of quantum programs can be improved by reducing the
number of measurement operations.
We present JigSaw, a framework that reduces the impact of measurement errors
by running a program in two modes. First, running the entire program and
measuring all the qubits for half of the trials to produce a global (albeit
noisy) histogram. Second, running additional copies of the program and
measuring only a subset of qubits in each copy, for the remaining trials, to
produce localized (higher fidelity) histograms over the measured qubits. JigSaw
then employs a Bayesian post-processing step, whereby the histograms produced
by the subset measurements are used to update the global histogram. Our
evaluations using three different IBM quantum computers with 27 and 65 qubits
show that JigSaw improves the success rate on average by 3.6x and up-to 8.4x.
Our analysis shows that the storage and time complexity of JigSaw scales
linearly with the number of qubits and trials, making JigSaw applicable to
programs with hundreds of qubits.
- Abstract（参考訳）: 近い将来の量子コンピュータにはノイズの多いデバイスが含まれているため、プログラムが何千回も試行されても正しい答えを推測することは困難である。
現在の機械では、量子ビット測定は(平均誤差率4%の)最もエラーを起こしやすい演算であり、しばしばこれらのシステム上で確実に実行できる量子プログラムのサイズを制限する。
量子プログラムが相関状態を生成して操作するにつれて、すべてのプログラム量子ビットが試行ごとに測定され、プログラムのサイズに応じて測定誤差の深刻度が増加する。
量子プログラムの忠実度は、測定操作数を減らして改善することができる。
我々は,プログラムを2つのモードで実行することにより,計測誤差の影響を低減するフレームワークjigsawを提案する。
まず、プログラム全体を実行し、全キュービットを半分の試験で測定し、グローバルな(ノイズの多い)ヒストグラムを生成する。
次に、プログラムの追加コピーを実行し、残りの試行のために各コピーのキュービットのサブセットのみを測定し、測定されたキュービット上で局所化された(高い忠実度)ヒストグラムを生成する。
次にjigsawはベイズ後処理ステップを採用し、サブセット測定によって生成されたヒストグラムを使用してグローバルヒストグラムを更新する。
27量子ビットと65量子ビットの3つの異なるIBM量子コンピュータを用いて評価したところ、JigSawは平均3.6倍、最大8.4倍の成功率を改善することがわかった。
分析の結果,jigsaw のストレージと時間複雑性は qubit と trial の数と線形にスケールし,数百 qubit のプログラムに適用可能であることがわかった。
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