論文の概要: Statistical phase estimation and error mitigation on a superconducting quantum processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05126v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 10:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 15:22:04.090485
• Title: Statistical phase estimation and error mitigation on a superconducting quantum processor
• Title（参考訳）: 超伝導量子プロセッサにおける統計的位相推定と誤差緩和
• Authors: Nick S. Blunt, Laura Caune, R\'obert Izs\'ak, Earl T. Campbell, Nicole Holzmann
• Abstract要約: リゲッティの超伝導プロセッサの統計的位相推定を実践する。 ゼロノイズ外挿やビットフリップ平均化による読み出し誤差緩和を含む誤り軽減戦略を取り入れた。 我々の研究は、統計的位相推定が、特にコヒーレントな誤差を緩和した後、自然にノイズに耐性があることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.624902795082451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum phase estimation (QPE) is a key quantum algorithm, which has been widely studied as a method to perform chemistry and solid-state calculations on future fault-tolerant quantum computers. Recently, several authors have proposed statistical alternatives to QPE that have benefits on early fault-tolerant devices, including shorter circuits and better suitability for error mitigation techniques. However, practical implementations of the algorithm on real quantum processors are lacking. In this paper we practically implement statistical phase estimation on Rigetti's superconducting processors. We specifically use the method of Lin and Tong [PRX Quantum 3, 010318 (2022)] using the improved Fourier approximation of Wan et al. [PRL 129, 030503 (2022)], and applying a variational compilation technique to reduce circuit depth. We then incorporate error mitigation strategies including zero-noise extrapolation and readout error mitigation with bit-flip averaging. We propose a simple method to estimate energies from the statistical phase estimation data, which is found to improve the accuracy in final energy estimates by one to two orders of magnitude with respect to prior theoretical bounds, reducing the cost to perform accurate phase estimation calculations. We apply these methods to chemistry problems for active spaces up to 4 electrons in 4 orbitals, including the application of a quantum embedding method, and use them to correctly estimate energies within chemical precision. Our work demonstrates that statistical phase estimation has a natural resilience to noise, particularly after mitigating coherent errors, and can achieve far higher accuracy than suggested by previous analysis, demonstrating its potential as a valuable quantum algorithm for early fault-tolerant devices.
• Abstract（参考訳）: 量子位相推定(QPE)は、将来のフォールトトレラント量子コンピュータで化学計算や固体計算を行う方法として広く研究されている重要な量子アルゴリズムである。 最近、いくつかの著者がQPEの統計的代替案を提案しており、これは早期耐故障性デバイスに利点がある。 しかし、実際の量子プロセッサに対するアルゴリズムの実践的実装は不足している。 本稿では,リゲッティの超伝導プロセッサ上での統計的位相推定を実践する。 wan et al の改良したフーリエ近似を用いて,lin と tong [prx quantum 3, 010318 (2022)] の手法を具体的に用いた。 [prl 129, 030503 (2022)]、回路の深さを減らすために可変コンパイル技術を適用する。 次に,ビットフリップ平均化によるゼロノイズ外挿とリードアウト誤り緩和を含む誤差軽減戦略を取り入れた。 統計的位相推定データからエネルギーを簡易に推定する方法を提案し, 最終エネルギー推定の精度を事前理論境界に対して1～2桁向上させ, 正確な位相推定計算を行うためのコストを低減できることを示した。 これらの手法を4つの軌道上の4電子までの活性空間の化学問題に適用し、量子埋め込み法の応用を含め、化学的精度でエネルギーを正確に推定する。 我々の研究は、統計的位相推定は、特にコヒーレントな誤差を緩和した後に自然にノイズに耐性があることを示し、以前の分析よりはるかに高い精度を達成でき、早期耐故障デバイスにとって価値のある量子アルゴリズムとしての可能性を示している。

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