論文の概要: The Accuracy vs. Sampling Overhead Trade-off in Quantum Error Mitigation
Using Monte Carlo-Based Channel Inversion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07923v1
- Date: Thu, 20 Jan 2022 00:05:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 08:19:51.790796
- Title: The Accuracy vs. Sampling Overhead Trade-off in Quantum Error Mitigation
Using Monte Carlo-Based Channel Inversion
- Title(参考訳): モンテカルロ型チャネルインバージョンを用いた量子誤差緩和におけるサンプリングオーバーヘッドトレードオフの精度
- Authors: Yifeng Xiong, Soon Xin Ng, Lajos Hanzo
- Abstract要約: 量子誤差緩和(Quantum error mitigation, QEM)は、変分量子アルゴリズムの計算誤差を低減するための有望な手法の1つである。
我々はモンテカルロサンプリングに基づく実用的なチャネル反転戦略を考察し、さらなる計算誤差を導入する。
計算誤差が誤差のない結果の動的範囲と比較して小さい場合、ゲート数の平方根でスケールすることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 84.66087478797475
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Quantum error mitigation (QEM) is a class of promising techniques for
reducing the computational error of variational quantum algorithms. In general,
the computational error reduction comes at the cost of a sampling overhead due
to the variance-boosting effect caused by the channel inversion operation,
which ultimately limits the applicability of QEM. Existing sampling overhead
analysis of QEM typically assumes exact channel inversion, which is unrealistic
in practical scenarios. In this treatise, we consider a practical channel
inversion strategy based on Monte Carlo sampling, which introduces additional
computational error that in turn may be eliminated at the cost of an extra
sampling overhead. In particular, we show that when the computational error is
small compared to the dynamic range of the error-free results, it scales with
the square root of the number of gates. By contrast, the error exhibits a
linear scaling with the number of gates in the absence of QEM under the same
assumptions. Hence, the error scaling of QEM remains to be preferable even
without the extra sampling overhead. Our analytical results are accompanied by
numerical examples.
- Abstract(参考訳): 量子誤差緩和 (quantum error mitigation, qem) は、変分量子アルゴリズムの計算誤差を減らすための有望な手法の1つである。
一般に、計算誤差の低減は、チャネル反転操作による分散ブースト効果によるサンプリングオーバーヘッドのコストがかかるため、最終的にQEMの適用性が制限される。
既存のQEMのサンプリングオーバーヘッド解析では、実際のシナリオでは非現実的な正確なチャネル反転が想定される。
本論文では,モンテカルロサンプリングに基づく実用的なチャネル逆転戦略について考察する。
特に,誤差のない結果の動的範囲と比較して計算誤差が小さい場合,ゲート数の平方根でスケールすることを示す。
対照的に、この誤差は、同じ仮定の下でQEMが存在しない場合のゲート数と線形スケーリングを示す。
したがって、追加のサンプリングオーバーヘッドなしでも、qemのエラースケーリングは望ましいままである。
解析結果には数値的な例が伴う。
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