論文の概要: Development and Demonstration of an Efficient Readout Error Mitigation
Technique for use in NISQ Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17741v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 23:29:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 15:48:31.672300
- Title: Development and Demonstration of an Efficient Readout Error Mitigation
Technique for use in NISQ Algorithms
- Title（参考訳）: NISQアルゴリズムにおける効率的な読み出し誤り除去手法の開発と実証
- Authors: Andrew Arrasmith, Andrew Patterson, Alice Boughton, and Marco Paini
- Abstract要約: リゲッティ量子コンピューティングハードウェア上での読み出し緩和期待値の近似状態推定について検討する。
相関誤差の影響を抑えることができ、読み出し誤差を正確に軽減できることを示す。
この開発は、この種のランダム化によるメソッドの実践的利用の道を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1279211992135068
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The approximate state estimation and the closely related classical shadows
methods allow for the estimation of complicated observables with relatively few
shots. As these methods make use of random measurements that can symmetrise the
effect of readout errors, they have been shown to permit simplified approaches
to readout error mitigation which require only a number of samples that scales
as $\mathcal{O}(1)$ with increasing numbers of qubits. However, these
techniques require executing a different circuit at each shot, adding a
typically prohibitive amount of latency that prohibits their practical
application. In this manuscript we consider the approximate state estimation of
readout-mitigated expectation values, and how to best implement that procedure
on the Rigetti quantum computing hardware. We discuss the theoretical aspects
involved, providing an explicit computation of the effect of readout error on
the estimated expectation values and how to mitigate that effect. Leveraging
improvements to the Rigetti control systems, we then demonstrate an efficient
implementation of this approach. Not only do we find that we can suppress the
effect of correlated errors and accurately mitigate the readout errors, we find
that we can do so quickly, collecting and processing $10^6$ samples in less
than $1.5$ minutes. This development opens the way for practical uses of
methods with this type of randomisation.
- Abstract（参考訳）: 近似状態推定と密接な関係を持つ古典影法により、比較的少ないショットで複雑な可観測性が推定できる。
これらの手法は、読み出しエラーの影響を対称性のあるランダムな測定値を用いているため、量子ビット数の増加とともに$\mathcal{o}(1)$にスケールするサンプル数だけを必要とする読み出しエラー軽減のための簡易なアプローチが可能であることが示されている。
しかし、これらの技術は各ショットで異なる回路を実行する必要があり、通常、実用上の使用を禁じる遅延量が追加される。
本稿では,リードアウト緩和期待値の近似状態推定と,その手法をRigetti量子コンピューティングハードウェア上で最適に実装する方法を検討する。
本研究では,推定された期待値に対する読み出し誤差の影響を明示的に計算し,その影響を緩和する方法を提案する。
リゲッティ制御システムの改善を活用し、このアプローチの効率的な実装を実証する。
相関したエラーの影響を抑止し、読み出しエラーを正確に緩和できるだけでなく、短時間で10^6$のサンプルを15ドル未満で収集し、処理できることがわかりました。
この開発は、この種のランダム化によるメソッドの実践的利用の道を開く。
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