論文の概要: VarSaw: Application-tailored Measurement Error Mitigation for Variational Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06027v2
• Date: Thu, 29 Feb 2024 19:12:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-04 14:30:14.392256
• Title: VarSaw: Application-tailored Measurement Error Mitigation for Variational Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: VarSaw: 変分量子アルゴリズムにおける測定誤差低減の応用
• Authors: Siddharth Dangwal, Gokul Subramanian Ravi, Poulami Das, Kaitlin N. Smith, Jonathan M. Baker, Frederic T. Chong
• Abstract要約: 可変量子アルゴリズム(VQA)は、今日のNISQデバイスの能力を超える高い精度を必要とする。 回路実行後のキュービット測定中に発生する測定誤差は、最もエラーを起こしやすい操作である。 VarSawは、VQAに対するJigSawアプローチの冗長性を識別することで、JigSawをアプリケーションに適した方法で改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.110189178212378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For potential quantum advantage, Variational Quantum Algorithms (VQAs) need high accuracy beyond the capability of today's NISQ devices, and thus will benefit from error mitigation. In this work we are interested in mitigating measurement errors which occur during qubit measurements after circuit execution and tend to be the most error-prone operations, especially detrimental to VQAs. Prior work, JigSaw, has shown that measuring only small subsets of circuit qubits at a time and collecting results across all such subset circuits can reduce measurement errors. Then, running the entire (global) original circuit and extracting the qubit-qubit measurement correlations can be used in conjunction with the subsets to construct a high-fidelity output distribution of the original circuit. Unfortunately, the execution cost of JigSaw scales polynomially in the number of qubits in the circuit, and when compounded by the number of circuits and iterations in VQAs, the resulting execution cost quickly turns insurmountable. To combat this, we propose VarSaw, which improves JigSaw in an application-tailored manner, by identifying considerable redundancy in the JigSaw approach for VQAs: spatial redundancy across subsets from different VQA circuits and temporal redundancy across globals from different VQA iterations. VarSaw then eliminates these forms of redundancy by commuting the subset circuits and selectively executing the global circuits, reducing computational cost (in terms of the number of circuits executed) over naive JigSaw for VQA by 25x on average and up to 1000x, for the same VQA accuracy. Further, it can recover, on average, 45% of the infidelity from measurement errors in the noisy VQA baseline. Finally, it improves fidelity by 55%, on average, over JigSaw for a fixed computational budget. VarSaw can be accessed here: https://github.com/siddharthdangwal/VarSaw.
• Abstract（参考訳）: 潜在的な量子優位性のために、変分量子アルゴリズム(VQA)は、今日のNISQデバイスの能力を超える高い精度を必要とするため、エラー軽減の恩恵を受ける。 本研究は,回路実行後のキュービット計測において発生する測定誤差を軽減し,特にVQAに対して最もエラーが発生しやすい操作であることを示す。 初期の研究であるJigSawは、回路キュービットの小さなサブセットのみを一度に測定し、その結果を全てのサブセット回路に集めることで測定誤差を低減できることを示した。 次に、(球状)原回路全体を実行し、キュービット-量子計測相関を抽出することにより、サブセットと組み合わせて原回路の高忠実な出力分布を構築することができる。 残念なことに、JigSawの実行コストは回路内のキュービット数で多項式的にスケールし、VQAの回路数と繰り返し数で合成されると、結果として実行コストは急速に増大する。 本稿では,異なるVQA回路のサブセット間の空間的冗長性や,異なるVQAイテレーションのグローバル領域間の時間的冗長性といった,VQAに対するJigSawアプローチのかなりの冗長性を特定することにより,JigSawをアプリケーションに適した方法で改善するVarSawを提案する。 次に、VarSawはサブセット回路を交換し、グローバル回路を選択的に実行することでこれらの冗長性を排除し、同じVQA精度で平均25倍、最大1000倍の計算コストを削減した。 さらに、ノイズの多いVQAベースラインにおける測定誤差から、平均して45%の不確かさを回復することができる。 最後に、固定された計算予算に対して、jigsawを平均して55%改善する。 VarSawはこちらからアクセスできる。

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