論文の概要: Q-fid: Quantum Circuit Fidelity Improvement with LSTM Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17523v4
• Date: Wed, 21 May 2025 05:53:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:56.422567
• Title: Q-fid: Quantum Circuit Fidelity Improvement with LSTM Networks
• Title（参考訳）: Q-fid:LSTMネットワークによる量子回路の忠実度向上
• Authors: Yikai Mao, Shaswot Shresthamali, Masaaki Kondo,
• Abstract要約: 量子回路(QC)の忠実性は、ハードウェア特性、キャリブレーション状態、トランスパイルプロセスなど、いくつかの要因の影響を受けている。 Q-fidは、Long Short-Term Memory (LSTM)ベースの忠実度予測システムであり、量子回路の忠実度を定量化するために設計された新しいメートル法を伴っている。 Q-fidは平均RMSE 0.0515で高い予測精度を達成し、Qiskitトランスパイルツールのマポマティックよりも24.7倍正確である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6062751776009752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The fidelity of quantum circuits (QC) is influenced by several factors, including hardware characteristics, calibration status, and the transpilation process, all of which impact their susceptibility to noise. However, existing methods struggle to estimate and compare the noise performance of different circuit layouts due to fluctuating error rates and the absence of a standardized fidelity metric. In this work, Q-fid is introduced, a Long Short-Term Memory (LSTM) based fidelity prediction system accompanied by a novel metric designed to quantify the fidelity of quantum circuits. Q-fid provides an intuitive way to predict the noise performance of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) circuits. This approach frames fidelity prediction as a Time Series Forecasting problem to analyze the tokenized circuits, capturing the causal dependence of the gate sequences and their impact on overall fidelity. Additionally, the model is capable of dynamically adapting to changes in hardware characteristics, ensuring accurate fidelity predictions under varying conditions. Q-fid achieves a high prediction accuracy with an average RMSE of 0.0515, up to 24.7x more accurate than the Qiskit transpile tool mapomatic. By offering a reliable method for fidelity prediction, Q-fid empowers developers to optimize transpilation strategies, leading to more efficient and noise-resilient quantum circuit implementations.
• Abstract（参考訳）: 量子回路(QC)の忠実性は、ハードウェア特性、キャリブレーション状態、およびこれら全てがノイズに対する感受性に影響を与えるトランスパイルプロセスなど、いくつかの要因に影響を受けている。 しかし、既存の手法では、変動する誤差率と標準化された忠実度測定値の欠如により、異なる回路レイアウトのノイズ性能を推定・比較するのに苦労している。 本研究では、量子回路の忠実度を定量化するために設計された新しいメートル法を伴って、Long Short-Term Memory (LSTM)ベースの忠実度予測システム「Q-fid」を導入する。 Q-fidは、ノイズ中間量子(NISQ)回路のノイズ性能を直感的に予測する方法を提供する。 このアプローチは、トークン化された回路を解析し、ゲートシーケンスの因果依存性と全体的な忠実度への影響を捉えるために、時系列予測問題として忠実度予測を行う。 さらに、このモデルはハードウェア特性の変化に動的に適応し、異なる条件下での正確な忠実度予測を保証することができる。 Q-fidは平均RMSE 0.0515で高い予測精度を達成し、Qiskitトランスパイルツールのマポマティックよりも24.7倍正確である。 忠実度予測の信頼性の高い方法を提供することで、Q-fidは開発者がトランスパイル戦略を最適化し、より効率的でノイズ耐性のある量子回路の実装を実現する。

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