論文の概要: HAMMER: boosting fidelity of noisy Quantum circuits by exploiting
Hamming behavior of erroneous outcomes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09371v1
- Date: Fri, 19 Aug 2022 14:35:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-30 12:08:50.092505
- Title: HAMMER: boosting fidelity of noisy Quantum circuits by exploiting
Hamming behavior of erroneous outcomes
- Title（参考訳）: HAMMER:誤った結果のハミング挙動を利用したノイズ量子回路の忠実度向上
- Authors: Swamit Tannu, Poulami Das, Ramin Ayanzadeh and Moinuddin Qureshi
- Abstract要約: 誤った結果が任意のものではなく、ハミング空間で表されるとき、適切に定義された構造を示すことを示す。
本研究では,ハミング動作の観測を生かした後処理手法であるハミング再構成(HAMMER)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2505361717998227
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computers with hundreds of qubits will be available soon.
Unfortunately, high device error-rates pose a significant challenge in using
these near-term quantum systems to power real-world applications. Executing a
program on existing quantum systems generates both correct and incorrect
outcomes, but often, the output distribution is too noisy to distinguish
between them. In this paper, we show that erroneous outcomes are not arbitrary
but exhibit a well-defined structure when represented in the Hamming space. Our
experiments on IBM and Google quantum computers show that the most frequent
erroneous outcomes are more likely to be close in the Hamming space to the
correct outcome. We exploit this behavior to improve the ability to infer the
correct outcome.
We propose Hamming Reconstruction (HAMMER), a post-processing technique that
leverages the observation of Hamming behavior to reconstruct the noisy output
distribution, such that the resulting distribution has higher fidelity. We
evaluate HAMMER using experimental data from Google and IBM quantum computers
with more than 500 unique quantum circuits and obtain an average improvement of
1.37x in the quality of solution. On Google's publicly available QAOA datasets,
we show that HAMMER sharpens the gradients on the cost function landscape.
- Abstract（参考訳）: 数百量子ビットの量子コンピュータが近く発売される。
残念ながら、高いデバイスエラー率は、これらの短期量子システムを使用して現実世界のアプリケーションを動かす上で大きな課題となる。
既存の量子システム上でプログラムを実行すると、正しい結果と間違った結果の両方が生成されるが、出力分布はノイズが多すぎて区別できない。
本稿では、誤った結果が任意ではなく、ハミング空間で表されるときに明確に定義された構造を示すことを示す。
IBMとGoogleの量子コンピュータに関する我々の実験は、最も頻繁な誤った結果がハミング空間で正しい結果に近づいた可能性が高いことを示している。
我々はこの行動を利用して正しい結果を推測する能力を向上させる。
本研究では,ハミング動作の観測を生かした後処理手法であるハミング再構成法(ハミング再構成法)を提案する。
我々は,500以上のユニークな量子回路を持つGoogleおよびIBM量子コンピュータの実験データを用いてHAMMERを評価し,解の質を平均1.37倍改善する。
Googleが公開しているQAOAデータセットでは、HAMMERがコスト関数のランドスケープの勾配を鋭くすることを示している。
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