論文の概要: Adaptive channel estimation for mitigating circuits executed on noisy quantum devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10263v2
• Date: Thu, 29 Sep 2022 06:39:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 17:44:58.938416
• Title: Adaptive channel estimation for mitigating circuits executed on noisy quantum devices
• Title（参考訳）: 雑音量子デバイス上で実行される緩和回路の適応チャネル推定
• Authors: Samudra Dasgupta and Travis S. Humble
• Abstract要約: 現在の量子コンピューティングデバイスは通常、1e-2以上のエラー率を示す。 本研究では,実行された量子回路の雑音二項出力から臨界チャネルパラメータを動的に推定できるかどうかを検討する。 我々の測定基準は、安定化後の観測と基準(理想)の間のヘルリンガー距離である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40611352512781856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional computers have evolved to device components that demonstrate failure rates of 1e-17 or less, while current quantum computing devices typically exhibit error rates of 1e-2 or greater. This raises concerns about the reliability and reproducibility of the results obtained from quantum computers. The problem is highlighted by experimental observation that today's NISQ devices are inherently unstable. Remote quantum cloud servers typically do not provide users with the ability to calibrate the device themselves. Using inaccurate characterization data for error mitigation can have devastating impact on reproducibility. In this study, we investigate if one can infer the critical channel parameters dynamically from the noisy binary output of the executed quantum circuit and use it to improve program stability. An open question however is how well does this methodology scale. We discuss the efficacy and efficiency of our adaptive algorithm using canonical quantum circuits such as the uniform superposition circuit. Our metric of performance is the Hellinger distance between the post-stabilization observations and the reference (ideal) distribution.
• Abstract（参考訳）: 従来のコンピュータは1e-17以下の故障率を示すデバイスコンポーネントに進化し、現在の量子コンピューティングデバイスは通常1e-2以上のエラー率を示す。 これは量子コンピュータから得られた結果の信頼性と再現性に関する懸念を引き起こす。 問題は、今日のNISQデバイスが本質的に不安定である、という実験的な観察によって強調されている。 リモート量子クラウドサーバは通常、デバイス自身をキャリブレーションする機能を提供しない。 誤り軽減のための不正確な特徴データを使用することで、再現性に大きな影響を及ぼす可能性がある。 本研究では,実行された量子回路の雑音二項出力から臨界チャネルパラメータを動的に推定し,プログラムの安定性を向上させることができるかを検討する。 しかし、オープンな質問は、この方法論がいかにうまくスケールするかである。 準重畳回路などの正準量子回路を用いた適応アルゴリズムの有効性と効率について検討する。 私たちのパフォーマンス指標は、安定後の観測と参照(理想)分布との間のヘリング距離です。

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