論文の概要: Quantum Error Mitigation by Pauli Check Sandwiching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00215v3
• Date: Fri, 13 Jan 2023 08:25:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-11 01:22:53.228822
• Title: Quantum Error Mitigation by Pauli Check Sandwiching
• Title（参考訳）: Pauli Check Sandwiching による量子エラー低減
• Authors: Alvin Gonzales and Ruslan Shaydulin and Zain Saleem and Martin Suchara
• Abstract要約: 複数対のパリティチェックを用いて誤りの有無を検知する誤差軽減手法を記述・解析する。 私たちは、拡張フラグガジェットの成果の上に構築し、しっかりとした理論的基礎の上に置きます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.419800664096479
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We describe and analyze an error mitigation technique that uses multiple pairs of parity checks to detect the presence of errors. Each pair of checks uses one ancilla qubit to detect a component of the error operator and represents one layer of the technique. We build on the results on extended flag gadgets and put it on a firm theoretical foundation. We prove that this technique can recover the noiseless state under the assumption of noise not affecting the checks. The method does not incur any encoding overhead and instead chooses the checks based on the input circuit. We provide an algorithm for obtaining such checks for an arbitrary target circuit. Since the method applies to any circuit and input state, it can be easily combined with other error mitigation techniques. We evaluate the performance of the proposed methods using extensive numerical simulations on 1,850 random input circuits composed of Clifford gates and non-Clifford single-qubit rotations, a class of circuits encompassing most commonly considered variational algorithm circuits. We observe average improvements in fidelity of 34 percentage points with six layers of checks.
• Abstract（参考訳）: 複数対のパリティチェックを用いて誤りの有無を検知する誤差軽減手法を記述・解析する。 各チェックは1つのアンシラキュービットを使用してエラー演算子のコンポーネントを検出し、テクニックの1つのレイヤを表す。 私たちは、拡張フラグガジェットの成果を基に構築し、しっかりとした理論的基盤にしました。 本手法は,チェックに影響を与えないノイズを前提に,ノイズのない状態を回復できることを実証する。 この方法は符号化オーバーヘッドを発生せず、代わりに入力回路に基づいてチェックを選択する。 任意のターゲット回路に対してそのようなチェックを取得するアルゴリズムを提案する。 この方法は任意の回路や入力状態に適用できるため、他の誤差軽減手法と簡単に組み合わせることができる。 提案手法は,クリフォードゲートと非クリフォード単一量子回転からなる1,850個のランダム入力回路において,最も一般的な変分アルゴリズム回路を包含する1,850個のランダム入力回路上での大規模数値シミュレーションを用いて性能評価を行った。 我々は6層のチェックで34ポイントの忠実度の平均的な改善を観察する。

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