論文の概要: Automated quantum error mitigation based on probabilistic error reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08611v1
• Date: Sun, 16 Oct 2022 19:09:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-22 09:28:22.473261
• Title: Automated quantum error mitigation based on probabilistic error reduction
• Title（参考訳）: 確率的誤り低減に基づく自動量子誤り軽減
• Authors: Benjamin McDonough, Andrea Mari, Nathan Shammah, Nathaniel T. Stemen, Misty Wahl, William J. Zeng, Peter P. Orth
• Abstract要約: 現在の量子コンピュータは、より長い計算から直接有用な結果の抽出を禁止しているノイズのレベルに悩まされている。 本稿では,ノイズトモグラフィとPERのユーザ指定回路への応用を含む,自動量子エラー軽減ソフトウェアフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9236074230806579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current quantum computers suffer from a level of noise that prohibits extracting useful results directly from longer computations. The figure of merit in many near-term quantum algorithms is an expectation value measured at the end of the computation, which experiences a bias in the presence of hardware noise. A systematic way to remove such bias is probabilistic error cancellation (PEC). PEC requires a full characterization of the noise and introduces a sampling overhead that increases exponentially with circuit depth, prohibiting high-depth circuits at realistic noise levels. Probabilistic error reduction (PER) is a related quantum error mitigation method that systematically reduces the sampling overhead at the cost of reintroducing bias. In combination with zero-noise extrapolation, PER can yield expectation values with an accuracy comparable to PEC.Noise reduction through PER is broadly applicable to near-term algorithms, and the automated implementation of PER is thus desirable for facilitating its widespread use. To this end, we present an automated quantum error mitigation software framework that includes noise tomography and application of PER to user-specified circuits. We provide a multi-platform Python package that implements a recently developed Pauli noise tomography (PNT) technique for learning a sparse Pauli noise model and exploits a Pauli noise scaling method to carry out PER.We also provide software tools that leverage a previously developed toolchain, employing PyGSTi for gate set tomography and providing a functionality to use the software Mitiq for PER and zero-noise extrapolation to obtain error-mitigated expectation values on a user-defined circuit.
• Abstract（参考訳）: 現在の量子コンピュータは、より長い計算から直接有用な結果の抽出を禁止しているノイズのレベルに悩まされている。 多くの短期量子アルゴリズムにおけるメリットの数値は、ハードウェアノイズの存在下でバイアスを経験する計算の最後に測定される期待値である。 このようなバイアスを取り除く体系的な方法は確率的エラーキャンセル(PEC)である。 PECはノイズの完全なキャラクタリゼーションを必要とし、サンプリングオーバーヘッドを導入して回路深度を指数関数的に増加させ、現実的なノイズレベルにおける高深度回路を禁止している。 PER(probabilistic error reduction)は、バイアスを再導入するコストでサンプリングオーバーヘッドを体系的に低減する、関連する量子エラー軽減手法である。 PERは、ゼロノイズ外挿と組み合わせて、PECに匹敵する精度で期待値を得ることができる。PERによるノイズ低減は、近距離アルゴリズムに広く適用でき、PERの自動実装は、その広範な使用を容易にするために望ましい。 そこで本研究では,ノイズトモグラフィとperをユーザ特定回路に適用する自動量子誤差軽減ソフトウェアフレームワークを提案する。 We provide a multi-platform Python package that implements a recently developed Pauli noise tomography (PNT) technique for learning a sparse Pauli noise model and exploits a Pauli noise scaling method to carry out PER.We also provide software tools that leverage a previously developed toolchain, employing PyGSTi for gate set tomography and providing a functionality to use the software Mitiq for PER and zero-noise extrapolation to obtain error-mitigated expectation values on a user-defined circuit.

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