論文の概要: Scalable Measurement Error Mitigation via Iterative Bayesian Unfolding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12284v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 22:42:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 19:17:54.095437
• Title: Scalable Measurement Error Mitigation via Iterative Bayesian Unfolding
• Title（参考訳）: 反復ベイズ展開によるスケーラブルな測定誤差軽減
• Authors: Siddarth Srinivasan, Bibek Pokharel, Gregory Quiroz, Byron Boots
• Abstract要約: 高エネルギー物理実験で使用される標準緩和技術である反復ベイズ展開のスケーラブルな実装を提案する。 我々は,グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー(GHZ)状態の実験調製から最大127キュービットまでのQCデータを緩和し,最大26キュービットのベルンシュタイン・ヴァジラニアルゴリズムを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.113578832669695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Measurement error mitigation (MEM) techniques are postprocessing strategies to counteract systematic read-out errors on quantum computers (QC). Currently used MEM strategies face a tradeoff: methods that scale well with the number of qubits return negative probabilities, while those that guarantee a valid probability distribution are not scalable. Here, we present a scheme that addresses both of these issues. In particular, we present a scalable implementation of iterative Bayesian unfolding, a standard mitigation technique used in high-energy physics experiments. We demonstrate our method by mitigating QC data from experimental preparation of Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) states up to 127 qubits and implementation of the Bernstein-Vazirani algorithm on up to 26 qubits.
• Abstract（参考訳）: 測定誤差軽減(MEM)技術は、量子コンピュータ(QC)において、系統的な読み出しエラーに対処するための後処理戦略である。 現在使用されているMEM戦略はトレードオフに直面している: 量子ビットの数でうまくスケールするメソッドは負の確率を返すが、有効な確率分布を保証するメソッドはスケーラブルではない。 本稿ではこれらの問題に対処するスキームを提案する。 特に,高エネルギー物理学実験で用いられる標準緩和手法である反復ベイズ展開のスケーラブルな実装を提案する。 我々は,グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー(GHZ)状態の実験調製から最大127キュービットまでのQCデータを緩和し,最大26キュービットのベルンシュタイン・ヴァジラニアルゴリズムを実装した。

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