論文の概要: Quantum Circuit Fidelity Improvement with Long Short-Term Memory Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17523v1
• Date: Thu, 30 Mar 2023 16:44:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 12:41:47.954872
• Title: Quantum Circuit Fidelity Improvement with Long Short-Term Memory Networks
• Title（参考訳）: 長期記憶ネットワークを用いた量子回路の忠実度向上
• Authors: Yikai Mao, Shaswot Shresthamali, Masaaki Kondo
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)時代に入った。 現在、私たちが持っている量子プロセッサは、放射や温度といった環境変数に敏感であり、ノイズの多い出力を生み出している。 本稿では、時系列予測問題として量子回路の忠実度予測をフレーミングすることで、この問題に対処する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2461503242570644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing has entered the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era. Currently, the quantum processors we have are sensitive to environmental variables like radiation and temperature, thus producing noisy outputs. Although many proposed algorithms and applications exist for NISQ processors, we still face uncertainties when interpreting their noisy results. Specifically, how much confidence do we have in the quantum states we are picking as the output? This confidence is important since a NISQ computer will output a probability distribution of its qubit measurements, and it is sometimes hard to distinguish whether the distribution represents meaningful computation or just random noise. This paper presents a novel approach to attack this problem by framing quantum circuit fidelity prediction as a Time Series Forecasting problem, therefore making it possible to utilize the power of Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks. A complete workflow to build the training circuit dataset and LSTM architecture is introduced, including an intuitive method of calculating the quantum circuit fidelity. The trained LSTM system, Q-fid, can predict the output fidelity of a quantum circuit running on a specific processor, without the need for any separate input of hardware calibration data or gate error rates. Evaluated on the QASMbench NISQ benchmark suite, Q-fid's prediction achieves an average RMSE of 0.0515, up to 24.7x more accurate than the default Qiskit transpile tool mapomatic. When used to find the high-fidelity circuit layouts from the available circuit transpilations, Q-fid predicts the fidelity for the top 10% layouts with an average RMSE of 0.0252, up to 32.8x more accurate than mapomatic.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)時代に入った。 現在、我々が持っている量子プロセッサは、放射や温度などの環境変数に敏感であり、ノイズが発生する。 NISQプロセッサには多くのアルゴリズムや応用が提案されているが、ノイズのある結果を解釈する際にはまだ不確実性に直面している。 具体的には、出力として選択する量子状態において、どの程度の信頼性があるのか? nisqコンピュータは量子ビットの測定値の確率分布を出力し、分布が意味のある計算を表すのか、ただのランダムノイズであるのかを区別するのは難しいため、この信頼度は重要である。 本稿では,この問題を時系列予測問題として量子回路忠実性予測をフレームすることにより,lstm(long short-term memory)ニューラルネットワークのパワーを活用できる新しい手法を提案する。 トレーニング回路データセットとlstmアーキテクチャを構築するための完全なワークフローが紹介されており、量子回路の忠実度を計算する直感的な方法も含まれている。 トレーニングされたLSTMシステムであるQ-fidは、ハードウェアキャリブレーションデータやゲートエラー率を別途入力することなく、特定のプロセッサ上で動作する量子回路の出力忠実度を予測することができる。 Q-fid の予測は QASMbench NISQ ベンチマークスイートで評価され、平均 RMSE は 0.0515 であり、デフォルトの Qiskit トランスパイルツールのマップマティックよりも 24.7 倍正確である。 利用可能な回路トランスパイルから高忠実度回路レイアウトを見つけるために、q-fidは上位10%のレイアウトの忠実度を平均0.0252、最大32.8倍の精度で予測する。

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