論文の概要: Crosstalk-Based Parameterized Quantum Circuit Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04172v1
• Date: Sun, 7 May 2023 03:05:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 17:09:33.693604
• Title: Crosstalk-Based Parameterized Quantum Circuit Approximation
• Title（参考訳）: クロストークに基づくパラメータ化量子回路近似
• Authors: Mohannad Ibrahim, Nicholas T. Bronn, Gregory T. Byrd
• Abstract要約: 本稿では,そのハードウェアの主な特性であるクロストーク動作を主近似ドライバとして用いた変分量子アルゴリズム(VQA)のアンサッツ近似手法を提案する。 クロストーク適応スケジューリングを利用することで、回路レベルの近似/最適化をアンザッツに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3437656066916039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose an ansatz approximation approach for variational quantum algorithms (VQAs) that uses one of the hardware's main attributes, its crosstalk behavior, as its main approximation driver. By utilizing crosstalk-adaptive scheduling, we are able to apply a circuit-level approximation/optimization to our ansatz. Our design procedure involves first characterizing the hardware's crosstalk and then approximating the circuit by a desired level of crosstalk mitigation, all while effectively reducing its duration and gate counts. We demonstrate the effect of crosstalk mitigation on expressibility, trainability, and entanglement: key components that drive the utility of parameterized circuits. We tested our approach on real quantum hardware against a base configuration, and our results showed superior performance for the circuit-level optimized ansatz over a base ansatz for two quantum chemistry benchmarks. We take into consideration that applications vary in their response to crosstalk, and we believe that this approximation strategy can be used to create ansatze that are expressive, trainable, and with crosstalk mitigation levels tailored for specific workloads.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハードウェアの主な特性であるクロストーク動作を主近似ドライバとして使用する変分量子アルゴリズム(vqas)に対するアンサッツ近似手法を提案する。 クロストーク適応スケジューリングを利用することで,回路レベルの近似・最適化を ansatz に適用することができる。 我々の設計手順は、まずハードウェアのクロストークを特徴付け、次に回路を所望のクロストーク緩和レベルで近似し、その時間とゲート数を効果的に削減することを含む。 本稿では,クロストークの緩和が表現性,訓練性,絡み合いに及ぼす影響を実証する。 実際の量子ハードウェアをベース構成に対してテストした結果,2つの量子化学ベンチマークにおいて,回路レベルの最適化ansatzがベースansatzよりも優れた性能を示した。 我々は、アプリケーションがクロストークに対する応答が異なることを考慮し、この近似戦略は、表現力があり、トレーニング可能で、特定のワークロードに適したクロストーク緩和レベルを持つアンサーゼを作成するために使用できると信じている。

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