論文の概要: Unified multivariate trace estimation and quantum error mitigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12358v1
- Date: Sun, 29 Jan 2023 04:42:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 17:35:11.968697
- Title: Unified multivariate trace estimation and quantum error mitigation
- Title（参考訳）: 統一多変量トレース推定と量子誤差軽減
- Authors: Jin-Min Liang, Qiao-Qiao Lv, Zhi-Xi Wang, Shao-Ming Fei
- Abstract要約: m$$n$-qubit密度行列の積のトレースを計算することは、量子エラー緩和と情報測度推定において重要なサブルーチンである。
従来の量子ビット最適化と深度最適化のアプローチを概念的に統一する統一多変量トレース推定法(UMT)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Calculating the trace of the product of $m$ $n$-qubit density matrices
(multivariate trace) is a crucial subroutine in quantum error mitigation and
information measures estimation. We propose an unified multivariate trace
estimation (UMT) which conceptually unifies the previous qubit-optimal and
depth-optimal approaches with tunable quantum circuit depth and the number of
qubits. The constructed circuits have $\lceil(m-1)/s\rceil$ or
$n\lceil(m-1)/s\rceil$ depth corresponding to $(s+m)n$ or $s+mn$ qubits for
$s\in\{1,\cdots,\lfloor m/2\rfloor\}$, respectively. Such flexible circuit
structures enable people to choose suitable circuits according different
hardware devices. We apply UMT to virtual distillation for achieving
exponential error suppression and design a family of concrete circuits to
calculate the trace of the product of $8$ and $9$ $n$-qubit density matrices.
Numerical example shows that the additional circuits still mitigate the noise
expectation value under the global depolarizing channel.
- Abstract（参考訳）: m$$n$-qubit 密度行列 (multivariate trace) の積のトレースを計算することは、量子誤差緩和と情報測度推定において重要なサブルーチンである。
量子回路深度と量子ビット数を用いて,従来の量子ビット最適・深度最適のアプローチを概念的に統一する統一多変量トレース推定法(UMT)を提案する。
構成された回路は、$\lceil(m-1)/s\rceil$ または $n\lceil(m-1)/s\rceil$ の深さが $(s+m)n$ または $s+mn$ qubits for $s\in\{1,\cdots,\lfloor m/2\rfloor\}$ である。
このようなフレキシブルな回路構造により、ユーザーは異なるハードウェアデバイスに応じて適切な回路を選択できる。
我々は, 仮想蒸留にumtを適用して指数的誤差抑制を行い, コンクリート回路群の設計を行い, 8 ドルおよび 9 ドルの密度行列の積のトレースを計算する。
数値例は、付加回路が大域的非分極チャネル下でノイズ期待値を緩和していることを示している。
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