論文の概要: Exponentially tighter bounds on limitations of quantum error mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11505v3
• Date: Fri, 29 Mar 2024 07:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 21:15:55.089029
• Title: Exponentially tighter bounds on limitations of quantum error mitigation
• Title（参考訳）: 量子誤差緩和の極限に関する指数的に厳密な境界
• Authors: Yihui Quek, Daniel Stilck França, Sumeet Khatri, Johannes Jakob Meyer, Jens Eisert,
• Abstract要約: 短期量子コンピューティングにおいて、望ましくない、避けられない誤りに対処する手段として、量子エラー軽減法が提案されている。 本研究では,より大きなシステムサイズに対して,量子ノイズを効果的に排除できる程度に強い制約を課す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.936007114555107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum error mitigation has been proposed as a means to combat unwanted and unavoidable errors in near-term quantum computing without the heavy resource overheads required by fault tolerant schemes. Recently, error mitigation has been successfully applied to reduce noise in near-term applications. In this work, however, we identify strong limitations to the degree to which quantum noise can be effectively `undone' for larger system sizes. Our framework rigorously captures large classes of error mitigation schemes in use today. By relating error mitigation to a statistical inference problem, we show that even at shallow circuit depths comparable to the current experiments, a superpolynomial number of samples is needed in the worst case to estimate the expectation values of noiseless observables, the principal task of error mitigation. Notably, our construction implies that scrambling due to noise can kick in at exponentially smaller depths than previously thought. They also impact other near-term applications, constraining kernel estimation in quantum machine learning, causing an earlier emergence of noise-induced barren plateaus in variational quantum algorithms and ruling out exponential quantum speed-ups in estimating expectation values in the presence of noise or preparing the ground state of a Hamiltonian.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラントスキームで要求される重いリソースオーバーヘッドを伴わずに、短期量子コンピューティングにおける望ましくない、避けられないエラーに対処する手段として、量子エラー軽減法が提案されている。 近年, 近距離応用におけるノイズ低減のために, 誤差低減が成功している。 しかし,本研究では,より大きなシステムサイズに対して,量子ノイズが効果的に「不要」となる程度に強い制約を課す。 私たちのフレームワークは、現在使われている大規模なエラー軽減スキームを厳格に捉えています。 統計的推測問題に誤差の緩和を関連付けることにより,従来の実験と同等の浅い回路深度でも,ノイズのない可観測物の予測値を推定するために,最悪の場合において,サンプルのスーパーポリノミカル数が必要とされることを示す。 特に、我々の構造は、以前考えられていたよりも指数関数的に小さな深さで、ノイズによる揺らぎが引き起こされることを示している。 また、量子機械学習におけるカーネル推定を制限し、変分量子アルゴリズムにおけるノイズ誘起バレンプラトーの早期発生を引き起こし、ノイズの有無やハミルトンの基底状態の予測値の指数的量子スピードアップを除外するなど、その他の短期的応用にも影響を及ぼす。

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