論文の概要: Noise tailoring for Robust Amplitude Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11797v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 23:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 23:41:42.311136
• Title: Noise tailoring for Robust Amplitude Estimation
• Title（参考訳）: ロバスト振幅推定のためのノイズ調整
• Authors: Archismita Dalal and Amara Katabarwa
• Abstract要約: 普遍的なフォールトトレラント量子コンピュータは、古典的コンピュータでは難解な計算問題を高速化する約束を持っている。 今後10年ほどの間、我々のアクセスはノイズの多い中規模量子コンピュータ(NISQ)と、おそらくは早期フォールトトレラント(EFT)量子コンピュータに限られている。 これは、ロバスト振幅推定(RAE)を含む多くの短期量子アルゴリズムの開発を動機付けている。 我々のノイズ調整RAEアルゴリズムは、RAEが期待するバイアスと精度の両方の改善を回復できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A universal fault-tolerant quantum computer holds the promise to speed up computational problems that are otherwise intractable on classical computers; however, for the next decade or so, our access is restricted to noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computers and, perhaps, early fault tolerant (EFT) quantum computers. This motivates the development of many near-term quantum algorithms including robust amplitude estimation (RAE), which is a quantum-enhanced algorithm for estimating expectation values. One obstacle to using RAE has been a paucity of ways of getting realistic error models incorporated into this algorithm. So far the impact of device noise on RAE is incorporated into one of its subroutines as an exponential decay model, which is unrealistic for NISQ devices and, maybe, for EFT devices; this hinders the performance of RAE. Rather than trying to explicitly model realistic noise effects, which may be infeasible, we circumvent this obstacle by tailoring device noise to generate an effective noise model, whose impact on RAE closely resembles that of the exponential decay model. Using noisy simulations, we show that our noise-tailored RAE algorithm is able to regain improvements in both bias and precision that are expected for RAE. Additionally, on IBM's quantum computer our algorithm demonstrates advantage over the standard estimation technique in reducing bias. Thus, our work extends the feasibility of RAE on NISQ computers, consequently bringing us one step closer towards achieving quantum advantage using these devices.
• Abstract（参考訳）: 普遍的なフォールトトレラント量子コンピュータは、従来のコンピュータでは難解な計算問題を高速化する約束を持っているが、今後10年ほどの間、我々のアクセスはノイズの多い中間スケール量子(NISQ)コンピュータと、おそらくは早期フォールトトレラント(EFT)量子コンピュータに限られる。 これは、期待値を推定するための量子強化アルゴリズムであるロバスト振幅推定(RAE)を含む多くの短期量子アルゴリズムの開発を動機付けている。 RAEを使うことの障害のひとつは、このアルゴリズムに現実的なエラーモデルを組み込む方法の多さである。 これまでのところ、RAEに対するデバイスノイズの影響は、そのサブルーチンの1つに指数減衰モデルとして組み込まれており、これはNISQデバイスやEDTデバイスでは非現実的であり、RAEの性能を妨げている。 実現不可能かもしれない現実的なノイズ効果を明示的にモデル化しようとするのではなく、デバイスノイズを調整して効果的なノイズモデルを生成することで、この障害を回避する。 ノイズシミュレーションを用いて,ノイズに適応したraeアルゴリズムは,raeに期待されるバイアスと精度の両方の改善を回復できることを示す。 さらに、ibmの量子コンピュータでは、偏りを減少させる標準的な推定手法よりも有利なアルゴリズムを示す。 したがって、我々の研究は、NISQコンピュータにおけるRAEの実現可能性を高め、これらのデバイスを使用して量子優位性を達成するための一歩を踏み出した。

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