論文の概要: Characterizing Error Mitigation by Symmetry Verification in QAOA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05852v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 14:51:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 05:22:48.034968
• Title: Characterizing Error Mitigation by Symmetry Verification in QAOA
• Title（参考訳）: QAOAにおける対称性検証による誤り除去の特性評価
• Authors: Ashish Kakkar and Jeffrey Larson and Alexey Galda and Ruslan Shaydulin
• Abstract要約: ハードウェアエラーは量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)による量子優位性を示す大きな障害である 対称性検証は、最適化される目的関数の対称性を利用するパリティチェックを使用する。 我々は,MaxCut問題における対称性の検証を数値的に検討し,本手法がQAOAの目的を向上する誤差条件を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9860417981482263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hardware errors are a major obstacle to demonstrating quantum advantage with the quantum approximate optimization algorithm (QAOA). Recently, symmetry verification has been proposed and empirically demonstrated to boost the quantum state fidelity, the expected solution quality, and the success probability of QAOA on a superconducting quantum processor. Symmetry verification uses parity checks that leverage the symmetries of the objective function to be optimized. We develop a theoretical framework for analyzing this approach under local noise and derive explicit formulas for fidelity improvements on problems with global $\mathbb{Z}_2$ symmetry. We numerically investigate the symmetry verification on the MaxCut problem and identify the error regimes in which this approach improves the QAOA objective. We observe that these regimes correspond to the error rates present in near-term hardware. We further demonstrate the efficacy of symmetry verification on an IonQ trapped ion quantum processor where an improvement in the QAOA objective of up to 19.2\% is observed.
• Abstract（参考訳）: ハードウェアエラーは量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)による量子優位性を示す上で大きな障害である。 近年、量子状態の忠実度、期待される解の質、超伝導量子プロセッサにおけるQAOAの成功確率を高めるために対称性検証が提案され実証されている。 対称性検証は、目的関数の対称性を最適化するためにパリティチェックを使用する。 この手法を局所雑音下で解析するための理論的枠組みを開発し、大域的な$\mathbb{Z}_2$対称性を持つ問題に対する忠実度改善の公式を導出する。 我々は,MaxCut問題における対称性の検証を数値的に検討し,本手法がQAOAの目的を向上する誤差条件を同定する。 これらの規則は、短期ハードウェアに存在する誤差率に対応している。 さらに、最大19.2\%のQAOA目標の改善が観測されるイオンQトラップイオン量子プロセッサにおける対称性検証の有効性を実証する。

関連論文リスト

• Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
  本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。 我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T09:32:28Z)
• Symmetric Pruning in Quantum Neural Networks [111.438286016951]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は、現代の量子マシンの力を発揮する。 ハンドクラフト対称アンサーゼを持つQNNは、一般に非対称アンサーゼを持つものよりも訓練性が高い。 本稿では,QNNのグローバル最適収束を定量化するために,実効量子ニューラルネットワークカーネル(EQNTK)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T08:17:55Z)
• Improving the performance of quantum approximate optimization for preparing non-trivial quantum states without translational symmetry [10.967081346848687]
  本研究では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の性能について検討した。 本稿では,パラメータ化資源であるハミルトンが支援する一般化QAOAを提案する。 我々の研究は、翻訳対称性のないプログラマブル量子プロセッサ上でQAOAを実行する方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T14:17:58Z)
• Adaptive construction of shallower quantum circuits with quantum spin projection for fermionic systems [0.0]
  現在のデバイスは、変分量子固有解法(VQE)のような浅い回路深さを持つハイブリッド量子古典アルゴリズムのみを許している。 本研究では,VQE回路の構成におけるハミルトニアン対称性の重要性を報告する。 対称射影は、量子状態を正しい対称性空間に保ち、ゲート全体の演算を減少させることにより、この問題に対して単純かつ効果的な解を与えることができることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-14T17:08:18Z)
• General Hamiltonian Representation of ML Detection Relying on the Quantum Approximate Optimization Algorithm [74.6114458993128]
  最適化問題を解くために考案された量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、既存のノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイス上で実行することができる。 我々は、QAOAを適切に適応させることにより、一般星座の最大可能性(ML)検出問題を解く。 特に、M-ary Gray-mapped Quarature amplitude modulation (MQAM) 星座では、同相成分をコードする特定の量子ビットと二次成分をコードする量子ビットが、興味のある量子系において独立であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T14:11:24Z)
• Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
  本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。 特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T21:15:35Z)
• Quantum Approximate Optimization Algorithm applied to the binary perceptron [0.46664938579243564]
  本稿では,量子アニーリング(QA)と量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を,ニューラルネットワークにおける教師あり学習のパラダイムタスクに適用する。 我々はQAOAパラメータに対する最適滑らかな解の存在を証明し、同じ問題の典型例間で伝達可能であることを示す。 従来のQAよりもQAOAの性能が向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-19T18:33:22Z)
• Analytical and experimental study of center line miscalibrations in M\o lmer-S\o rensen gates [51.93099889384597]
  モルマー・ソレンセンエンタングゲートの誤校正パラメータの系統的摂動展開について検討した。 我々はゲート進化演算子を計算し、関連する鍵特性を得る。 我々は、捕捉されたイオン量子プロセッサにおける測定値に対して、モデルからの予測をベンチマークすることで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T10:56:16Z)
• Quantifying the Impact of Precision Errors on Quantum Approximate Optimization Algorithms [0.24629531282150877]
  本稿では,QAOA回路のアナログ実装における誤差が最適化アルゴリズムとしての性能を損なうことを示す。 この大幅な削減にもかかわらず、変動パラメータのデジタル化により、QAOAにおける精度誤差を軽減できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T18:00:03Z)
• Error Mitigation for Deep Quantum Optimization Circuits by Leveraging Problem Symmetries [2.517903855792476]
  本稿では,古典的目的関数に含まれる対称性を活用して,QAOA進化における誤差を軽減するためのアプリケーション固有のアプローチを提案する。 具体的には、QAOA状態は対称性に制限された部分空間に投影され、投影は回路の終端または進化全体において実行される。 提案手法はQAOA状態の忠実度を向上し,QAOA目標の標本推定精度と,その目的値に対応するバイナリ文字列をサンプリングする確率を両立させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:40:48Z)
• Quantum-optimal-control-inspired ansatz for variational quantum algorithms [105.54048699217668]
  変分量子アルゴリズム (VQA) の中心成分は状態準備回路(英語版)であり、アンザッツ(英語版)または変分形式(英語版)とも呼ばれる。 ここでは、対称性を破るユニタリを組み込んだ「解」を導入することで、このアプローチが必ずしも有利であるとは限らないことを示す。 この研究は、より一般的な対称性を破るアンスの開発に向けた第一歩となり、物理学や化学問題への応用に繋がる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T18:00:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。