論文の概要: Adaptive quantum error mitigation using pulse-based inverse evolutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05001v2
- Date: Wed, 15 Nov 2023 12:57:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 20:51:00.515779
- Title: Adaptive quantum error mitigation using pulse-based inverse evolutions
- Title（参考訳）: パルスベース逆進化を用いた適応量子誤差緩和
- Authors: Ivan Henao, Jader P. Santos, and Raam Uzdin
- Abstract要約: 本稿では,ターゲット装置の雑音レベルに適応する適応KIKというQEM手法を提案する。
この手法の実装は実験的にシンプルであり、トモグラフィ情報や機械学習の段階は含まない。
我々は、IBM量子コンピュータと数値シミュレーションを用いて、我々の研究結果を実証した。
- 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: Quantum Error Mitigation (QEM) enables the extraction of high-quality results
from the presently-available noisy quantum computers. In this approach, the
effect of the noise on observables of interest can be mitigated using multiple
measurements without additional hardware overhead. Unfortunately, current QEM
techniques are limited to weak noise or lack scalability. In this work, we
introduce a QEM method termed `Adaptive KIK' that adapts to the noise level of
the target device, and therefore, can handle moderate-to-strong noise. The
implementation of the method is experimentally simple -- it does not involve
any tomographic information or machine-learning stage, and the number of
different quantum circuits to be implemented is independent of the size of the
system. Furthermore, we have shown that it can be successfully integrated with
randomized compiling for handling both incoherent as well as coherent noise.
Our method handles spatially correlated and time-dependent noise which enables
to run shots over the scale of days or more despite the fact that noise and
calibrations change in time. Finally, we discuss and demonstrate why our
results suggest that gate calibration protocols should be revised when using
QEM. We demonstrate our findings in the IBM quantum computers and through
numerical simulations.
- Abstract（参考訳）: 量子誤差緩和(QEM)は、現在利用可能なノイズ量子コンピュータから高品質な結果の抽出を可能にする。
このアプローチでは、追加のハードウェアオーバヘッドを使わずに複数の測定値を用いることで、ノイズが関心のオブザーバブルに与える影響を緩和することができる。
残念ながら、現在のQEM技術は、弱いノイズやスケーラビリティに制限されている。
本研究では,ターゲット装置の雑音レベルに適応し,中等度から強靭なノイズを処理できる「適応KIK」というQEM手法を提案する。
この方法の実装は実験的に単純であり、トモグラフィ情報や機械学習の段階は含まず、実装すべき異なる量子回路の数はシステムのサイズに依存しない。
さらに,非整合性と整合性の両方を扱うために,ランダム化コンパイルとうまく統合できることが示されている。
ノイズやキャリブレーションが時間とともに変化するにもかかわらず,空間的相関と時間依存性のノイズを数日以上のスケールで撮影することができる。
最後に,QEMを用いた場合,ゲート校正プロトコルを改訂すべきであることを示す。
我々は、IBM量子コンピュータと数値シミュレーションを用いて、我々の研究結果を実証した。
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