論文の概要: Evaluating the Resilience of Variational Quantum Algorithms to Leakage Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05378v2
• Date: Fri, 30 Sep 2022 02:47:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 10:10:39.614618
• Title: Evaluating the Resilience of Variational Quantum Algorithms to Leakage Noise
• Title（参考訳）: 変動量子アルゴリズムの漏洩雑音に対するレジリエンス評価
• Authors: Chen Ding, Xiao-Yue Xu, Shuo Zhang, Wan-Su Bao, He-Liang Huang
• Abstract要約: 漏れノイズは、エラー訂正アプローチでは処理できないエラーの損傷源である。 このノイズが変分量子アルゴリズム(VQA)の性能に与える影響はまだ分かっていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.467585493563487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As we are entering the era of constructing practical quantum computers, suppressing the inevitable noise to accomplish reliable computational tasks will be the primary goal. Leakage noise, as the amplitude population leaking outside the qubit subspace, is a particularly damaging source of error that error correction approaches cannot handle. However, the impact of this noise on the performance of variational quantum algorithms (VQAs), a type of near-term quantum algorithms that is naturally resistant to a variety of noises, is yet unknown. Here, {we consider a typical scenario with the widely used hardware-efficient ansatz and the emergence of leakage in two-qubit gates}, observing that leakage noise generally reduces the expressive power of VQAs. Furthermore, we benchmark the influence of leakage noise on VQAs in real-world learning tasks. Results show that, both for data fitting and data classification, leakage noise generally has a negative impact on the training process and final outcomes. Our findings give strong evidence that VQAs are vulnerable to leakage noise in most cases, implying that leakage noise must be effectively suppressed in order to achieve practical quantum computing applications, whether for near-term quantum algorithms and long-term error-correcting quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 実用的な量子コンピュータの構築の時代に入るにつれ、信頼性の高い計算タスクを達成するために避けられないノイズを抑えることが第一の目標となる。 リークノイズは、qubitサブスペースの外側で振幅の集団がリークするので、エラー訂正アプローチでは処理できないエラーの特に大きな原因である。 しかし、このノイズが変分量子アルゴリズム(vqas)の性能に与える影響は、様々なノイズに自然に抵抗する短期量子アルゴリズムの一種であるが、まだ不明である。 ここでは、広く使われているハードウェア効率のアンサッツと2ビットゲートにおけるリークの発生という典型的なシナリオを考察し、リークノイズが一般にVQAの表現力を減らすことを観察する。 さらに,実世界の学習課題におけるVQAに対する漏洩ノイズの影響をベンチマークした。 その結果,データ適合性およびデータ分類の両面で,リークノイズはトレーニングプロセスと最終結果に負の影響を及ぼすことがわかった。 本研究は,vqaが漏洩ノイズに弱いという強い証拠を与え,短期的量子アルゴリズムや長期的誤り訂正量子コンピューティングにおいても,実用的な量子コンピューティング応用を実現するためには漏洩ノイズを効果的に抑制する必要があることを示唆する。

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