論文の概要: On the gate-error robustness of variational quantum algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00048v1
- Date: Fri, 30 Dec 2022 20:36:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 02:42:42.280089
- Title: On the gate-error robustness of variational quantum algorithms
- Title(参考訳): 変分量子アルゴリズムのゲートエラーロバスト性について
- Authors: Daniil Rabinovich and Ernesto Campos and Soumik Adhikary and Ekaterina
Pankovets and Dmitry Vinichenko and Jacob Biamonte
- Abstract要約: このノイズモデルの下で量子状態が変動的にデコヒーレントする方法について検討する。
本研究では,アルゴリズムの実行時間を最小限あるいは無で削減できることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational algorithms are designed to work within the limitations of
contemporary devices and suffer from performance limiting errors. Here we
identify an experimentally relevant model for gate errors, natural to
variational quantum algorithms. We study how a quantum state prepared
variationally decoheres under this noise model, which manifests as a
perturbation to the energy approximation in the variational paradigm. A
perturbative analysis of an optimized circuit allows us to determine the noise
threshold for which the acceptance criteria imposed by the stability lemma
remains satisfied. We benchmark the results against the variational quantum
approximate optimization algorithm for $3$-SAT instances and unstructured
search with up to $10$ qubits and $30$ layers. Finally, we observe that errors
in certain gates have a significantly smaller impact on the quality of the
prepared state. Motivated by this, we show that it is possible to reduce the
execution time of the algorithm with minimal to no impact on the performance.
- Abstract(参考訳): 変分アルゴリズムは、現代のデバイスの限界内で動作し、性能制限エラーに苦しむように設計されている。
ここでは,変分量子アルゴリズムに自然に存在するゲートエラーの実験的関連モデルを明らかにする。
このノイズモデルの下で量子状態が変動的にデコヒーレントし、変動パラダイムのエネルギー近似に対する摂動として現れるかを研究する。
最適化回路の摂動解析により、安定補題によって課される受入基準が満たされている雑音閾値を決定することができる。
我々は,3$-SATインスタンスの変分量子近似最適化アルゴリズムと最大10$キュービット,30$レイヤーの非構造化検索との比較を行った。
最後に、特定のゲートにおけるエラーが、準備状態の品質にかなり小さい影響をもたらすことを観察する。
そこで本研究では,アルゴリズムの実行時間を最小限あるいは最小限に抑えることができ,性能に影響を与えないことを示す。
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