論文の概要: Calibration-Aware Transpilation for Variational Quantum Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08205v1
- Date: Sun, 17 Jul 2022 15:35:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-04 18:13:14.069406
- Title: Calibration-Aware Transpilation for Variational Quantum Optimization
- Title（参考訳）: 変分量子最適化のためのキャリブレーションアウェア変換
- Authors: Yanjun Ji, Sebastian Brandhofer and Ilia Polian
- Abstract要約: 本稿では,潜在的な誤り率の変化の下で,変分アルゴリズムに最適化されたトランスパイレーション手法を提案する。
一定の誤差率で変分アルゴリズムを完全実行するためには、新しいアンザッツ回路ごとにステップ(3)だけを実行する必要がある。
IBMの量子コンピュータの実験結果は、キャリブレーション対応のトランスパイレーションによって得られる低レイテンシとロバストな結果を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18188255328029254
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Today's Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computers support only
limited sets of available quantum gates and restricted connectivity. Therefore,
quantum algorithms must be transpiled in order to become executable on a given
NISQ computer; transpilation is a complex and computationally heavy process.
Moreover, NISQ computers are affected by noise that changes over time, and
periodic calibration provides relevant error rates that should be considered
during transpilation. Variational algorithms, which form one main class of
computations on NISQ platforms, produce a number of similar yet not identical
quantum ``ansatz'' circuits. In this work, we present a transpilation
methodology optimized for variational algorithms under potentially changing
error rates. We divide transpilation into three steps: (1) noise-unaware and
computationally heavy pre-transpilation; (2) fast noise-aware matching; and (3)
fast decomposition followed by heuristic optimization. For a complete run of a
variational algorithm under constant error rates, only step (3) needs to be
executed for each new ansatz circuit. Step (2) is required only if the error
rates reported by calibration have changed significantly since the beginning of
the computation. The most expensive Step (1) is executed only once for the
whole run. This distribution is helpful for incremental, calibration-aware
transpilation when the variational algorithm adapts its own execution to
changing error rates. Experimental results on IBM's quantum computer show the
low latency and robust results obtained by calibration-aware transpilation.
- Abstract（参考訳）: 今日のうるさい中間スケール量子(nisq)コンピュータは利用可能な量子ゲートの限られたセットと制限された接続しかサポートしていない。
したがって、量子アルゴリズムは、所定の nisq コンピュータ上で実行可能になるためには、トランスパイルされなければならない。
さらに、nisqコンピュータは時間とともに変化するノイズに影響を受け、周期的校正はトランスパイル時に考慮すべき関連するエラー率を提供する。
NISQプラットフォーム上の計算の1つの主要なクラスを形成する変分アルゴリズムは、類似しているが同一でない多くの量子 ' 'ansatz''' 回路を生成する。
本研究では,可変アルゴリズムに最適化したトランスパイル化手法を提案する。
トランスパイル化は,(1)ノイズを認識せず,計算量的に重いプリトランスパイル化,(2)高速ノイズアウェアマッチング、(3)高速分解、およびヒューリスティック最適化の3つのステップに分けられる。
一定の誤差率の下で変分アルゴリズムを完全実行するためには、新しいアンサッツ回路ごとにステップ(3)だけを実行する必要がある。
ステップ (2) は、計算開始時からキャリブレーションによって報告されたエラー率が大きく変化した場合にのみ必要となる。
最も高価な Step (1) は実行全体に対して1回だけ実行される。
この分布は、変分アルゴリズムが自身の実行を誤り率の変化に適応させるとき、漸進的かつ校正対応のトランスパイレーションに役立つ。
IBMの量子コンピュータの実験結果は、キャリブレーション対応のトランスパイレーションによって得られる低レイテンシとロバストな結果を示している。
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