論文の概要: Adaptive mitigation of time-varying quantum noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14756v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 01:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-03 21:21:01.732204
• Title: Adaptive mitigation of time-varying quantum noise
• Title（参考訳）: 時間変化量子ノイズの適応緩和
• Authors: Samudra Dasgupta and Arshag Danageozian and Travis S. Humble
• Abstract要約: 現在の量子コンピュータは、高いエラー率の非定常ノイズチャネルに悩まされている。 チャネル条件の変化に応じて量子ノイズを学習・緩和するベイズ推論に基づく適応アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1227734309612871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current quantum computers suffer from non-stationary noise channels with high error rates, which undermines their reliability and reproducibility. We propose a Bayesian inference-based adaptive algorithm that can learn and mitigate quantum noise in response to changing channel conditions. Our study emphasizes the need for dynamic inference of critical channel parameters to improve program accuracy. We use the Dirichlet distribution to model the stochasticity of the Pauli channel. This allows us to perform Bayesian inference, which can improve the performance of probabilistic error cancellation (PEC) under time-varying noise. Our work demonstrates the importance of characterizing and mitigating temporal variations in quantum noise, which is crucial for developing more accurate and reliable quantum technologies. Our results show that Bayesian PEC can outperform non-adaptive approaches by a factor of 4.5x when measured using Hellinger distance from the ideal distribution.
• Abstract（参考訳）: 現在の量子コンピュータは、高い誤り率を持つ非定常ノイズチャネルに苦しむため、信頼性と再現性を損なう。 チャネル条件の変化に応答して量子ノイズを学習し軽減できるベイズ推定に基づく適応アルゴリズムを提案する。 本研究は,クリティカルチャネルパラメータの動的推論によるプログラム精度の向上の必要性を強調する。 ディリクレ分布を用いてパウリ水路の確率性をモデル化する。 これによりベイズ推定を行い、確率誤差キャンセル(PEC)の性能を時変雑音下で向上させることができる。 我々の研究は、より正確で信頼性の高い量子技術を開発する上で重要な量子ノイズの時間的変動を特徴づけ、緩和することの重要性を示す。 その結果,ベイジアンPECは理想分布からHellinger距離を測定すると,4.5倍の係数で非適応的アプローチより優れることがわかった。

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