論文の概要: Dealing with quantum computer readout noise through high energy physics unfolding methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05757v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 17:43:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 21:10:09.941808
• Title: Dealing with quantum computer readout noise through high energy physics unfolding methods
• Title（参考訳）: 高エネルギー物理学展開法による量子コンピュータ読み出しノイズの処理
• Authors: Imene Ouadah, Hacene Rabah Benaissa
• Abstract要約: 量子コンピュータは高いエラー率を持つ。 重要なエラーのひとつにReadout Errorsがある。 行列逆転法や最小二乗法のような現在の手法は(正しい)読み出し誤差を解き放つために用いられる。
• 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: Quantum computers have the potential to solve problems that are intractable to classical computers, nevertheless they have high error rates. One significant kind of errors is known as Readout Errors. Current methods, as the matrix inversion and least-squares, are used to unfold (correct) readout errors. But these methods present many problems like oscillatory behavior and unphysical outcomes. In 2020 Benjamin Nachman et al. suggested a technique currently used in HEP, to correct detector effects. This method is known as the Iterative Bayesian Unfolding (IBU), and they have proven its effectiveness in mitigating readout errors, avoiding problems of the mentioned methods. Therefore, the main objective of our thesis is to mitigate readout noise of quantum computers, using this powerful unfolding method. For this purpose we generated a uniform distribution in the Yorktown IBM Q Machine, for 5 Qubits, in order to unfold it by IBU after being distorted by noise. Then we repeated the same experiment with a Gaussian distribution. Very satisfactory results and consistent with those of B. Nachman et al., were obtained. After that, we took a second purpose to explore unfolding in a larger qubit system, where we succeed to unfold a uniform distribution for 7 Qubits, distorted by noise from the Melbourne IBM Q Machine. In this case, the IBU method showed much better results than other techniques.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、古典的なコンピュータにとって難解な問題を解く可能性があるが、高いエラー率を持つ。 重要なエラーのひとつにReadout Errorsがある。 行列反転や最小二乗法のような現在の手法は(正しい)読み出し誤差を解き放つために使われる。 しかし、これらの手法は振動行動や非物理的結果といった多くの問題を引き起こす。 2020年、Benjamin Nachmanらは、現在HEPで使われている検出器効果を補正する手法を提案した。 この手法はIBU(Iterative Bayesian Unfolding)として知られており、読み出し誤りを軽減し、上記の手法の問題を回避している。 したがって,本論文の主な目的は,この強力な展開法を用いて,量子コンピュータの読み出しノイズを軽減することである。 この目的のためにヨークタウンのIBM Q Machine(5Qubits)に一様分布を生成し、ノイズによって歪んだ後、IBUによってそれを展開した。 次に、同じ実験をガウス分布で繰り返した。 非常に良好な結果が得られ、B. Nachmanらと一致した。 その後、我々はより大きな量子ビットシステムでの展開を探り、メルボルンIBM Qマシンのノイズによって歪んだ7 Qubitsの均一分布の展開に成功した。 この場合、IBU法は他の手法よりもはるかに優れた結果を示した。

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