論文の概要: Robust design under uncertainty in quantum error mitigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05302v1
- Date: Tue, 11 Jul 2023 14:48:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-12 14:47:42.427175
- Title: Robust design under uncertainty in quantum error mitigation
- Title（参考訳）: 量子誤差緩和における不確実性下でのロバスト設計
- Authors: Piotr Czarnik, Michael McKerns, Andrew T. Sornborger, Lukasz Cincio
- Abstract要約: 量子結果の古典的な後処理は、エラー軽減の一般的なアプローチである。
本稿では,誤差緩和結果のサンプリングによる誤差緩和可観測物の不確かさと誤差の定量化手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8258451067861933
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Error mitigation techniques are crucial to achieving near-term quantum
advantage. Classical post-processing of quantum computation outcomes is a
popular approach for error mitigation, which includes methods such as Zero
Noise Extrapolation, Virtual Distillation, and learning-based error mitigation.
However, these techniques have limitations due to the propagation of
uncertainty resulting from a finite shot number of the quantum measurement. To
overcome this limitation, we propose general and unbiased methods for
quantifying the uncertainty and error of error-mitigated observables by
sampling error mitigation outcomes. These methods are applicable to any
post-processing-based error mitigation approach. In addition, we present a
systematic approach for optimizing the performance and robustness of these
error mitigation methods under uncertainty, building on our proposed
uncertainty quantification methods. To illustrate the effectiveness of our
methods, we apply them to Clifford Data Regression in the ground state of the
XY model simulated using IBM's Toronto noise model.
- Abstract（参考訳）: 短期的な量子優位を達成するには、エラー緩和技術が不可欠である。
量子計算結果の古典的な後処理は、ゼロノイズ外挿、仮想蒸留、学習に基づく誤り軽減などの手法を含む、エラー軽減の一般的なアプローチである。
しかし、これらの手法は量子測定の有限ショット数から生じる不確実性の伝播によって制限を受ける。
この制限を克服するために,誤差緩和結果のサンプリングによる誤差緩和観測値の不確かさと誤差の定量化手法を提案する。
これらの方法は、後処理に基づくエラー緩和アプローチに適用できる。
さらに,不確実性を考慮した誤り軽減手法の性能とロバスト性を最適化するための体系的手法を提案し,不確実性定量化手法を構築した。
提案手法の有効性を説明するため,IBMのトロントノイズモデルを用いてシミュレーションしたXYモデルの基底状態におけるClifford Data Regressionに適用する。
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