論文の概要: Error statistics and scalability of quantum error mitigation formulas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06255v2
- Date: Fri, 14 Apr 2023 07:38:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-04-17 17:21:25.126931
- Title: Error statistics and scalability of quantum error mitigation formulas
- Title(参考訳): 量子誤差緩和公式の誤差統計と拡張性
- Authors: Dayue Qin, Yanzhu Chen, Ying Li
- Abstract要約: 量子誤差の緩和に統計学の原理を適用し,その内在誤差のスケーリング挙動を分析する。
誤差は、緩和前のゲート番号$N$、緩和後のサブ線形$O(epsilon' Ngamma)$で線形的に増加する。
$sqrtN$スケーリングは、大数の法則の結果であり、大きな回路でエラーを抑えることができることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.762232147934851
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing promises advantages over classical computing in many
problems. Nevertheless, noise in quantum devices prevents most quantum
algorithms from achieving the quantum advantage. Quantum error mitigation
provides a variety of protocols to handle such noise using minimal qubit
resources . While some of those protocols have been implemented in experiments
for a few qubits, it remains unclear whether error mitigation will be effective
in quantum circuits with tens to hundreds of qubits. In this paper, we apply
statistics principles to quantum error mitigation and analyse the scaling
behaviour of its intrinsic error. We find that the error increases linearly
$O(\epsilon N)$ with the gate number $N$ before mitigation and sub-linearly
$O(\epsilon' N^\gamma)$ after mitigation, where $\gamma \approx 0.5$,
$\epsilon$ is the error rate of a quantum gate, and $\epsilon'$ is a
protocol-dependent factor. The $\sqrt{N}$ scaling is a consequence of the law
of large numbers, and it indicates that error mitigation can suppress the error
by a larger factor in larger circuits. We propose the importance Clifford
sampling as a key technique for error mitigation in large circuits to obtain
this result.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティングは多くの問題において古典コンピューティングよりも有利である。
それでも量子デバイスのノイズは、ほとんどの量子アルゴリズムが量子優位を達成するのを妨げている。
量子エラー軽減は、最小の量子ビットリソースを使用してそのようなノイズを処理するための様々なプロトコルを提供する。
これらのプロトコルのいくつかは数量子ビットの実験で実装されているが、数十から数百量子ビットの量子回路でエラー軽減が有効かどうかは不明である。
本稿では,量子誤差の緩和に統計学の原理を適用し,その内在誤差のスケーリング挙動を解析する。
誤りは、緩和前のゲート番号 $n$ で線形に$o(\epsilon n)$、緩和後に$o(\epsilon' n^\gamma)$ となり、ここで$\gamma \approx 0.5$, $\epsilon$ は量子ゲートの誤差率であり、$\epsilon'$ はプロトコル依存因子である。
この$\sqrt{n}$のスケーリングは、大きな数の法則の結果であり、大きな回路でエラーの軽減が大きな要因によってエラーを抑制する可能性があることを示している。
本稿では,大規模な回路における誤差低減のための重要な手法として,クリフォードサンプリングの重要性を提案する。
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