論文の概要: Mitigating algorithmic errors in quantum optimization through energy
extrapolation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08132v5
- Date: Tue, 20 Sep 2022 11:11:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 21:01:09.619570
- Title: Mitigating algorithmic errors in quantum optimization through energy
extrapolation
- Title（参考訳）: エネルギー外挿による量子最適化におけるアルゴリズム誤差の緩和
- Authors: Chenfeng Cao, Yunlong Yu, Zipeng Wu, Nic Shannon, Bei Zeng, Robert
Joynt
- Abstract要約: 基底状態エネルギーの推定において、非無視誤差を緩和するスケーラブルな外挿法を提案する。
我々は,IBM量子コンピュータ上での数値シミュレーションと実験により,これらの手法の有効性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.426846282723645
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum optimization algorithms offer a promising route to finding the ground
states of target Hamiltonians on near-term quantum devices. None the less, it
remains necessary to limit the evolution time and circuit depth as much as
possible, since otherwise decoherence will degrade the computation. And even
where this is done, there always exists a non-negligible error in estimates of
the ground state energy. Here we present a scalable extrapolation approach to
mitigating this error, which significantly improves estimates obtained using
three of the most popular optimization algorithms: quantum annealing (QA), the
variational quantum eigensolver (VQE), and quantum imaginary time evolution
(QITE), at fixed evolution time or circuit depth. The approach is based on
extrapolating the annealing time to infinity, or the variance of estimates to
zero. The method is reasonably robust against noise, and for Hamiltonians which
only involve few-body interactions, the additional computational overhead is an
increase in the number of measurements by a constant factor. Analytic
derivations are provided for the quadratic convergence of estimates of energy
as a function of time in QA, and the linear convergence of estimates as a
function of variance in all three algorithms. We have verified the validity of
these approaches through both numerical simulation and experiments on an IBM
quantum computer. This work suggests a promising new way to enhance near-term
quantum computing through classical post-processing.
- Abstract（参考訳）: 量子最適化アルゴリズムは、短期量子デバイス上でターゲットハミルトンの基底状態を見つけるための有望な経路を提供する。
さもなければデコヒーレンスが計算を劣化させるため、進化時間と回路の深さを可能な限り制限する必要がある。
そして、これを行う場合でも、基底状態エネルギーの推定には無視できない誤りが必ず存在する。
本稿では,量子アニーリング(qa),変分量子固有解法(vqe),量子虚数時間発展法(qite)の3つの最適化アルゴリズムを用いて得られた推定値を大幅に改善した,この誤りを緩和するためのスケーラブルな外挿法を提案する。
このアプローチは、アニール時間から無限遠への外挿、あるいは見積もりの0への分散に基づいている。
この手法はノイズに対して合理的に堅牢であり、少数体の相互作用のみを含むハミルトニアンにとって、計算オーバーヘッドは定数係数による測定数の増加である。
解析的導出は、QAにおける時間の関数としてのエネルギーの推定の2次収束と、3つのアルゴリズムの全ての分散の関数としての見積もりの線形収束に与えられる。
我々は,IBM量子コンピュータ上での数値シミュレーションと実験により,これらの手法の有効性を検証した。
この研究は、古典的な後処理を通じて短期量子コンピューティングを強化する、有望な新しい方法を提案する。
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