論文の概要: Error mitigation in variational quantum eigensolvers using probabilistic machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08814v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 22:29:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 23:44:34.035677
• Title: Error mitigation in variational quantum eigensolvers using probabilistic machine learning
• Title（参考訳）: 確率的機械学習を用いた変分量子固有解法における誤差緩和
• Authors: John Rogers, Gargee Bhattacharyya, Marius S. Frank, Tao Jiang, Ove Christiansen, Yong-Xin Yao, Nicola Lanat\`a
• Abstract要約: 変分量子固有解法(VQEs)に基づく量子古典ハイブリッドスキームは、既に数年以内に物質や分子をシミュレートする能力を変化させる可能性がある。 克服すべき主な障害の1つは、現在の量子処理ユニット(QPU)の現世代の特徴である「ノイズ効果」を緩和する能力を改善することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.337506831196109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum-classical hybrid schemes based on variational quantum eigensolvers (VQEs) may transform our ability of simulating materials and molecules already within the next few years. However, one of the main obstacles to overcome in order to achieve practical near-term quantum advantage is to improve our ability of mitigating the "noise effects", characteristic of the current generation of quantum processing units (QPUs). To this end, here we design a method based on probabilistic machine learning, which allows us to mitigate the noise by imbuing within the computation prior (data independent) information about the variational landscape. We perform benchmark calculations of a 4-qubit impurity model using the IBM open-source framework for quantum computing Qiskit, showing that our method improves dramatically the accuracy of the VQE outputs. Finally, we show that applying our method makes quantum-embedding simulations of the Hubbard model with a VQE impurity solver considerably more reliable.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有ソルバ(vqes)に基づく量子古典的ハイブリッドスキームは、今後数年間で既に物質や分子をシミュレートする能力を変えるかもしれない。 しかし、実用的な短期量子優位を達成するために克服すべき主な障害の1つは、現在の量子処理ユニット(QPU)の特徴である「ノイズ効果」を緩和する能力を改善することである。 そこで本研究では,確率的機械学習に基づく手法を考案し,変動景観に関する計算事前情報(データ独立)を入力することにより,雑音を緩和する手法を提案する。 量子コンピューティングのためのibmオープンソースフレームワークqiskitを用いて4量子ビット不純物モデルのベンチマーク計算を行い、vqe出力の精度を劇的に向上させることを示した。 最後に,本手法の適用により,VQE不純物解法を用いたハバードモデルの量子埋め込みシミュレーションがかなり信頼性が高いことを示す。

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