論文の概要: Error estimation in IBM Quantum Computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06870v1
- Date: Tue, 14 Feb 2023 07:19:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-15 16:11:33.222833
- Title: Error estimation in IBM Quantum Computers
- Title(参考訳): IBM量子コンピュータにおける誤差推定
- Authors: Unai Aseguinolaza, Nahual Sobrino, Gabriel Sobrino, Joaquim
Jornet-Somoza and Juan Borge
- Abstract要約: 我々は、現在の(IBM)量子コンピュータにおけるエラーの主な原因を分析する。
我々は,任意の量子回路で期待される総誤差確率を容易にするための有用なツール (TED-qc) を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One of the main important features of the noisy intermediate-scale quantum
(NISQ) era is the correct evaluation and consideration of errors. In this
paper, we analyze the main sources of errors in current (IBM) quantum computers
and we present a useful tool (TED-qc) designed to facilitate the total error
probability expected for any quantum circuit. We propose this total error
probability as the best way to estimate the fidelity in the NISQ era, mainly
because we do not have to compare our quantum calculations with any classical
one. In order to contrast the robustness of our tool we compute the total error
probability that may occur in three different quantum models: 1) the
four-electron Ising model, 2) the Quantum-Phase Estimation (QPE) and 3) the
Grover's algorithm. For each model, we compute a statistically significant
sample size for both the expectation value of the related observable and the
fidelity, comparing them with the value calculated in the simulator as a
function of the error probability. The analysis is satisfactory in more than
the $99\%$ of the cases. In addition, we study how the error mitigation
techniques are able to eliminate the noise induced during the measurement.
- Abstract(参考訳): ノイズの多い中間スケール量子(nisq)時代の最も重要な特徴の1つは、エラーの正しい評価と考慮である。
本稿では、現在の(IBM)量子コンピュータにおけるエラーの主な原因を分析し、任意の量子回路で期待される総エラー確率を容易にするために有用なツール(TED-qc)を提案する。
我々は、この総誤差確率を、NISQ時代の忠実度を推定する最良の方法として提案する。
ツールの頑健さを対照的にするために、3つの異なる量子モデルで起こりうる総誤差確率を計算する。
1)四電子イジングモデル
2)量子位相推定(QPE)と
3)Groverのアルゴリズム。
各モデルについて,関連する可観測値と忠実度の両方について統計的に有意なサンプルサイズを算出し,誤差確率の関数としてシミュレータで計算した値と比較した。
この分析は99.5%以上のケースで十分である。
また, 測定時に発生するノイズを除去する手法についても検討した。
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