論文の概要: Quantum error mitigation by hidden inverses protocol in superconducting quantum devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12407v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 16:05:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 11:55:32.146227
• Title: Quantum error mitigation by hidden inverses protocol in superconducting quantum devices
• Title（参考訳）: 超伝導量子デバイスにおける隠れ逆プロトコルによる量子誤差緩和
• Authors: Vicente Leyton-Ortega, Swarnadeep Majumder, and Raphael C. Pooser
• Abstract要約: 本稿では,コヒーレントエラーを軽減するために,隠れ逆数に基づく変分アルゴリズムの収束性を改善する手法を提案する。 このアプローチは、ノイズ演算子がゲート反転で反転する様々な2ビット誤りモデルの性能を向上させる。 本稿では,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを動作させる超伝導量子プロセッサに対する緩和手法を適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2867517731896504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a method to improve the convergence of variational algorithms based on hidden inverses to mitigate coherent errors. In the context of error mitigation, this means replacing the on hardware implementation of certain Hermitian gates with their inverses. Doing so results in noise cancellation and a more resilient quantum circuit. This approach improves performance in a variety of two-qubit error models where the noise operator also inverts with the gate inversion. We apply the mitigation scheme on superconducting quantum processors running the variational quantum eigensolver (VQE) algorithm to find the H$_{\rm 2}$ ground-state energy. When implemented on superconducting hardware we find that the mitigation scheme effectively reduces the energy fluctuations in the parameter learning path in VQE, reducing the number of iterations for a converged value. We also provide a detailed numerical simulation of VQE performance under different noise models and explore how hidden inverses \& randomized compiling affect the underlying loss landscape of the learning problem. These simulations help explain our experimental hardware outcomes, helping to connect lower-level gate performance to application-specific behavior in contrast to metrics like fidelity which often do not provide an intuitive insight into observed high-level performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コヒーレント誤りを軽減するために隠れ逆法に基づく変分アルゴリズムの収束性を改善する手法を提案する。 エラー軽減の文脈では、これは特定のエルミートゲートのハードウェア実装をその逆で置き換えることを意味する。 その結果、ノイズキャンセリングとよりレジリエントな量子回路が実現される。 このアプローチは、ノイズ演算子がゲート反転で反転する様々な2ビット誤りモデルの性能を向上させる。 我々は、変分量子固有ソルバ(vqe)アルゴリズムを実行する超伝導量子プロセッサに緩和スキームを適用し、h$_{\rm 2}$ の基底状態エネルギーを求める。 超伝導ハードウェア上で実装すると、緩和スキームはvqeにおけるパラメータ学習パスのエネルギー変動を効果的に低減し、収束値の反復数を減少させる。 また,異なるノイズモデル下でのvqe性能の詳細な数値シミュレーションを行い,学習問題の根底にある損失景観に隠れた逆コンパイルがどのように影響するかを考察する。 これらのシミュレーションはハードウェアの実験結果を説明するのに役立ち、観測されたハイレベルパフォーマンスに対する直感的な洞察を与えないフィリティのようなメトリクスとは対照的に、低レベルのゲート性能とアプリケーション固有の振る舞いを結びつけるのに役立ちます。

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