論文の概要: Quantum Bayesian Error Mitigation Employing Poisson Modelling over the Hamming Spectrum for Quantum Error Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07237v2
• Date: Fri, 9 Sep 2022 17:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-05 01:12:06.250493
• Title: Quantum Bayesian Error Mitigation Employing Poisson Modelling over the Hamming Spectrum for Quantum Error Mitigation
• Title（参考訳）: 量子誤差緩和のためのハミングスペクトル上のポアソンモデルを用いた量子ベイズ誤差緩和
• Authors: Samuel Stein, Nathan Wiebe, Yufei Ding, James Ang, Ang Li
• Abstract要約: In situ error mitigation and post induction error mitigation is promising field of research within the quantum algorithm scene。 このような相関構造は局所的であるだけでなく、特定の非局所的クラスタリングパターンを拡張していることを示す。 本研究では,生成したベイジアンネットワーク状態グラフ上に反復的アルゴリズムを設計し,帰納的誤りを軽減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.130519404795407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing technology has grown rapidly in recent years, with new technologies being explored, error rates being reduced, and quantum processors qubit capacity growing. However, near term quantum algorithms are still unable to be induced without compounding consequential levels of noise, leading to non trivial erroneous results. Quantum Error Correction (in situ error mitigation) and Quantum Error Mitigation (post induction error mitigation) are promising fields of research within the quantum algorithm scene, aiming to alleviate quantum errors, increasing the overall fidelity and hence the overall quality of circuit induction. Earlier this year, a pioneering work, namely HAMMER, published in ASPLOS 22 demonstrated the existence of a latent structure regarding post circuit induction errors when mapping to the Hamming spectrum. However, they intuitively assumed that errors occur in local clusters, and that at higher average Hamming distances this structure falls away. In this work, we show that such a correlation structure is not only local but extends certain non local clustering patterns which can be precisely described by a Poisson distribution model taking the input circuit, the device run time status (i. e. calibration statistics), and qubit topology into consideration. Using this quantum error characterizing model, we developed an iterative algorithm over the generated Bayesian network state graph for post induction error mitigation. Thanks to more precise modeling of the error distribution latent structure and the new iterative method, our Q Beep approach provides state of the art performance and can boost circuit execution fidelity by up to 234.6% on Bernstein Vazirani circuits and on average 71.0% on QAOA solution quality, using 16 practical IBMQ quantum processors. For other benchmarks such as those in QASMBench, the fidelity improvement is up to 17.8%.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング技術は近年急速に成長し、新しい技術が探求され、エラーレートが減少し、量子プロセッサの容量が増大している。 しかし、近い将来の量子アルゴリズムはノイズの連続レベルを合成せずには誘導できないため、非自明な誤った結果をもたらす。 量子エラー補正(In situ error mitigation)と量子エラー緩和(Quantum Error Mitigation)は、量子アルゴリズムのシーンにおける研究の有望な分野であり、量子エラーを緩和し、全体的な忠実度を高め、回路誘導の全体的な品質を高めることを目的としている。 今年初め、ASPLOS 22で発表された先駆的な研究であるHAMMERは、ハミングスペクトルにマッピングする際の後回路誘導誤差に関する潜在構造の存在を実証した。 しかし、彼らは直感的に、局所的なクラスタでエラーが発生し、より平均的なハミング距離ではこの構造は崩壊すると仮定した。 本研究では,そのような相関構造が局所的であるだけでなく,入力回路,デバイス動作時間(キャリブレーション統計),キュービットトポロジを考慮したポアソン分布モデルによって正確に記述可能な,特定の非局所クラスタリングパターンを拡張していることを示す。 この量子誤差特性モデルを用いて,帰納誤差軽減のためのベイズネットワーク状態グラフ上の反復アルゴリズムを開発した。 誤差分布潜在構造のより正確なモデリングと新しい反復的手法のおかげで、q beepアプローチは、技術性能の状況を提供し、bernstein vazirani回路上では最大234.6%、実用的なibmq量子プロセッサ16を使用して、qaoaソリューション品質で平均71.0%向上することができる。 QASMBenchなどの他のベンチマークでは、忠実度の改善は17.8%に達する。

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