論文の概要: Hypothesis Testing for Error Mitigation: How to Evaluate Error Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02690v1
• Date: Fri, 6 Jan 2023 19:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 17:46:07.322579
• Title: Hypothesis Testing for Error Mitigation: How to Evaluate Error Mitigation
• Title（参考訳）: 誤り緩和のための仮説検証:エラー緩和の評価方法
• Authors: Abdullah Ash Saki, Amara Katabarwa, Salonik Resch, George Umbrarescu
• Abstract要約: 量子エラー軽減の枠組みの中で仮説テストを導入する。 本稿では,資源要求と緩和効率の両方を考慮に入れた包括的メリット指標を提案する。 特異な手法からなる16ドルの誤差軽減パイプラインを実験的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9405458160620533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, quantum error mitigation will be a necessary tool to extract useful performance out of quantum devices. However, there is a big gap between the noise models often assumed by error mitigation techniques and the actual noise on quantum devices. As a consequence, there arises a gap between the theoretical expectations of the techniques and their everyday performance. Cloud users of quantum devices in particular, who often take the devices as they are, feel this gap the most. How should they parametrize their uncertainty in the usefulness of these techniques and be able to make judgement calls between resources required to implement error mitigation and the accuracy required at the algorithmic level? To answer the first question, we introduce hypothesis testing within the framework of quantum error mitigation and for the second question, we propose an inclusive figure of merit that accounts for both resource requirement and mitigation efficiency of an error mitigation implementation. The figure of merit is useful to weigh the trade-offs between the scalability and accuracy of various error mitigation methods. Finally, using the hypothesis testing and the figure of merit, we experimentally evaluate $16$ error mitigation pipelines composed of singular methods such as zero noise extrapolation, randomized compilation, measurement error mitigation, dynamical decoupling, and mitigation with estimation circuits. In total our data involved running $275,640$ circuits on two IBM quantum computers.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代には、量子エラー軽減は量子デバイスから有用なパフォーマンスを抽出するために必要なツールとなる。 しかし、誤差緩和技術によってしばしば想定されるノイズモデルと、量子デバイス上の実際のノイズとの間には大きなギャップがある。 その結果、技術の理論的な期待と日々のパフォーマンスの間にギャップが生じている。 特に量子デバイスのクラウドユーザーは、デバイスをそのまま利用することが多いが、このギャップを最も感じている。 これらのテクニックの有用性における不確実性をパラメータ化して,エラー軽減に必要なリソースとアルゴリズムレベルでの精度を判断するには,どうすればよいのか? 第1の質問に答えるために,量子エラー緩和の枠組み内で仮説検証を導入するとともに,第2の質問に対して,エラー緩和実装のリソース要件と緩和効率の両方を考慮した包括的メリット図を提案する。 メリットの図形は、様々なエラー軽減手法のスケーラビリティと精度のトレードオフを評価するのに有用である。 最後に, 仮説検証と実測値を用いて, ゼロノイズ外挿, ランダム化コンパイル, 測定誤差緩和, 動的デカップリング, 推定回路による緩和などの特異な手法からなる16ドルの誤差軽減パイプラインを実験的に評価した。 合計275,640ドルの回路をIBMの量子コンピュータ2台で走らせた。

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