論文の概要: Effects of Dynamical Decoupling and Pulse-level Optimizations on IBM Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01471v2
• Date: Fri, 2 Sep 2022 08:07:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-18 08:03:28.770984
• Title: Effects of Dynamical Decoupling and Pulse-level Optimizations on IBM Quantum Computers
• Title（参考訳）: IBM量子コンピュータにおける動的デカップリングとパルスレベル最適化の効果
• Authors: Siyuan Niu and Aida Todri-Sanial
• Abstract要約: 動的デカップリング(DD)は一般にデコヒーレンスエラーを抑制するために用いられる。 ハードウェアネイティブなパルス効率ゲートを作成することで、パルスレベルの最適化を改善することができる。 本稿では,一般的なDDシーケンスをすべて実装し,IBM量子チップの性能評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Currently available quantum computers are prone to errors. Circuit optimization and error mitigation methods are needed to design quantum circuits to achieve better fidelity when executed on NISQ hardware. Dynamical decoupling (DD) is generally used to suppress the decoherence error and different DD strategies have been proposed. Moreover, the circuit fidelity can be improved by pulse-level optimization, such as creating hardware-native pulse-efficient gates. This paper implements all the popular DD sequences and evaluates their performances on IBM quantum chips with different characteristics for various well-known quantum applications. Also, we investigate combining DD with pulse-level optimization method and apply them to QAOA to solve Max-Cut problem. Based on the experimental results, we found that DD can be a benefit for only certain types of quantum algorithms, while the combination of DD and pulse-level optimization methods always has a positive impact. Finally, we provide several guidelines for users to learn how to use these noise mitigation methods to build circuits for quantum applications with high fidelity on IBM quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 現在利用可能な量子コンピュータはエラーを起こしやすい。 NISQハードウェア上で実行される場合、より忠実な量子回路を設計するには、回路最適化と誤差軽減法が必要である。 動的デカップリング(DD)は一般にデコヒーレンスエラーを抑制するために使われ、様々なDD戦略が提案されている。 さらに、ハードウェアネイティブなパルス効率のゲートを作成するなど、パルスレベルの最適化によって回路の忠実性が向上する。 本稿では、一般的なDDシーケンスをすべて実装し、様々な量子アプリケーションの特徴を持つIBM量子チップの性能評価を行う。 また、DDとパルスレベル最適化法を組み合わせてQAOAに適用し、Max-Cut問題を解く。 実験結果から,DDは特定の種類の量子アルゴリズムに対してのみ有効であり,DDとパルスレベルの最適化手法の組み合わせは正の影響を常に与えていることがわかった。 最後に,IBMの量子コンピュータ上で高忠実度な量子アプリケーションのための回路を構築するために,これらのノイズ緩和手法の使い方を学ぶためのガイドラインを提示する。

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