論文の概要: Variational Quantum-Neural Hybrid Error Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10380v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 08:07:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-04 01:15:22.698245
• Title: Variational Quantum-Neural Hybrid Error Mitigation
• Title（参考訳）: 変分量子-ニューラルハイブリッド誤差低減
• Authors: Shi-Xin Zhang, Zhou-Quan Wan, Chang-Yu Hsieh, Hong Yao, Shengyu Zhang
• Abstract要約: 量子誤差緩和(QEM)は、中程度のリソースで量子ノイズを抑えることにより、量子コンピュータ上で信頼性の高い結果を得るために重要である。 本稿では、パラメータ化量子回路の表現力とニューラルネットワークをシームレスに結合する変分量子ニューラルハイブリッド固有解法(VQNHE)アルゴリズムについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.772974810214729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum error mitigation (QEM) is crucial for obtaining reliable results on quantum computers by suppressing quantum noise with moderate resources. It is a key for successful and practical quantum algorithm implementations in the noisy intermediate scale quantum (NISQ) era. Since quantum-classical hybrid algorithms can be executed with moderate and noisy quantum resources, combining QEM with quantum-classical hybrid schemes is one of the most promising directions toward practical quantum advantages. In this paper, we show how the variational quantum-neural hybrid eigensolver (VQNHE) algorithm, which seamlessly combines the expressive power of a parameterized quantum circuit with a neural network, is inherently noise resilient with a unique QEM capacity, which is absent in vanilla variational quantum eigensolvers (VQE). We carefully analyze and elucidate the asymptotic scaling of this unique QEM capacity in VQNHE from both theoretical and experimental perspectives. Finally, we consider a variational basis transformation for the Hamiltonian to be measured under the VQNHE framework, yielding a powerful tri-optimization setup that further enhances the quantum-neural hybrid error mitigation capacity.
• Abstract（参考訳）: 量子誤差緩和(QEM)は、中程度のリソースで量子ノイズを抑えることにより、量子コンピュータ上で信頼性の高い結果を得るために重要である。 ノイズのある中間スケール量子(NISQ)時代に成功し、実用的な量子アルゴリズムの実装の鍵となる。 量子古典ハイブリッドアルゴリズムは、適度でノイズの多い量子資源で実行できるため、QEMと量子古典ハイブリッドスキームを組み合わせることは、実用的な量子優位性に向けた最も有望な方向の1つである。 本稿では,パラメータ化された量子回路の表現力とニューラルネットワークをシームレスに結合した変分量子-ニューラルハイブリッド固有ソルバ(vqnhe)アルゴリズムが,バニラ変分量子固有ソルバ(vqe)には存在しないユニークなqem容量に本質的に耐雑音性を有することを示す。 VQNHEにおけるこのユニークなQEM容量の漸近的スケーリングを理論的・実験的両観点から慎重に分析し,解明する。 最後に、ハミルトニアンがvqnheフレームワークの下で測定される変分基底変換を考え、量子-ニューラルハイブリッド誤差緩和能力をさらに高める強力な三最適化設定を与える。

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