論文の概要: Adaptive POVM implementations and measurement error mitigation strategies for near-term quantum devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07817v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 16:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 22:55:59.960939
• Title: Adaptive POVM implementations and measurement error mitigation strategies for near-term quantum devices
• Title（参考訳）: 短期量子デバイスのための適応型POVM実装と測定誤差軽減戦略
• Authors: Adam Glos and Anton Nyk\"anen and Elsi-Mari Borrelli and Sabrina Maniscalco and Matteo A. C. Rossi and Zolt\'an Zimbor\'as and Guillermo Garc\'ia-P\'erez
• Abstract要約: 本稿では,短期小型・ノイズの多いデバイス上での変分量子アルゴリズムに適した適応計測手法を提案する。 提案手法は, 変分量子固有解法において, 化学的精度を達成するために必要なショット数を大幅に削減できることを, 数値シミュレーションにより明らかに示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present adaptive measurement techniques tailored for variational quantum algorithms on near-term small and noisy devices. In particular, we generalise earlier "learning to measure" strategies in two ways. First, by considering a class of adaptive positive operator valued measures (POVMs) that can be simulated with simple projective measurements without ancillary qubits, we decrease the amount of required qubits and two-qubit gates. Second, by introducing a method based on Quantum Detector Tomography to mitigate the effect of noise, we are able to optimise the POVMs as well as to infer expectation values reliably in the currently available noisy quantum devices. Our numerical simulations clearly indicate that the presented strategies can significantly reduce the number of needed shots to achieve chemical accuracy in variational quantum eigensolvers, thus helping to solve one of the bottlenecks of near-term quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 近距離小雑音デバイスにおける変分量子アルゴリズムに適した適応計測手法を提案する。 特に,従来の"測定のための学習"戦略を2つの方法で一般化する。 まず、アシラリーキュービットを使わずに単純な射影測定でシミュレートできる適応正作用素値測度(POVM)のクラスを考えることにより、必要なキュービットと2キュービットゲートの量を削減できる。 第2に、ノイズの影響を軽減するために量子検出器トモグラフィーに基づく手法を導入することにより、現在利用可能なノイズ量子デバイスで期待値を確実に推測するだけでなく、POVMを最適化することができる。 提案手法は, 変分量子固有解法において, 化学的精度を達成するために必要なショット数を大幅に削減し, 短期量子コンピューティングのボトルネックの1つを解決するのに有効であることを示す。

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