論文の概要: Practical limitations of quantum data propagation on noisy quantum processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13046v2
• Date: Wed, 8 May 2024 20:55:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 18:29:02.111207
• Title: Practical limitations of quantum data propagation on noisy quantum processors
• Title（参考訳）: ノイズ量子プロセッサにおける量子データ伝播の実際的限界
• Authors: Gaurav Saxena, Ahmed Shalabi, Thi Ha Kyaw,
• Abstract要約: このような量子アルゴリズムは、現在の量子プロセッサのノイズの性質のため、信頼性の高い結果を得るためには、エラー確率が非常に低いシングルビットと2キュービットのゲートを必要とする。 具体的には、変動パラメータの伝搬の相対誤差が量子ハードウェアのノイズの確率とどのようにスケールするかについて上限を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9362259192191963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The variational quantum imaginary time evolution algorithm is efficient in finding the ground state of a quantum Hamiltonian. This algorithm involves solving a system of linear equations in a classical computer and the solution is then used to propagate a quantum wavefunction. Here, we show that owing to the noisy nature of current quantum processors, such a quantum algorithm or the family of quantum algorithms will require single- and two-qubit gates with very low error probability to produce reliable results. Failure to meet such condition will result in erroneous quantum data propagation even for a relatively small quantum circuit ansatz. Specifically, we provide the upper bounds on how the relative error in variational parameters' propagation scales with the probability of noise in quantum hardware. We also present an exact expression of how the relative error in variational parameter propagation scales with the probability of partially depolarizing noise.
• Abstract（参考訳）: 変分量子想像時間進化アルゴリズムは量子ハミルトンの基底状態を見つけるのに効率的である。 このアルゴリズムは、古典的なコンピュータで線形方程式のシステムを解くことを含み、その解は量子波動関数を伝播するために使われる。 ここでは、現在の量子プロセッサのノイズの性質から、そのような量子アルゴリズムや量子アルゴリズムの族は、信頼性の高い結果を生成するために、非常に低い誤差の単一および2量子のゲートを必要とすることを示す。 このような条件を満たさないと、比較的小さな量子回路のアンサッツであっても、誤った量子データ伝播が起こる。 具体的には、変動パラメータの伝搬の相対誤差が量子ハードウェアのノイズの確率とどのようにスケールするかについて上限を与える。 また、変動パラメータの伝搬における相対誤差が、部分偏極雑音の確率とどのようにスケールするかを正確に表現する。

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