論文の概要: Toward Consistent High-fidelity Quantum Learning on Unstable Devices via Efficient In-situ Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06327v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 15:39:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 12:10:59.960988
• Title: Toward Consistent High-fidelity Quantum Learning on Unstable Devices via Efficient In-situ Calibration
• Title（参考訳）: 効率的なその場校正による不安定デバイスにおける一貫した高忠実量子学習に向けて
• Authors: Zhirui Hu, Robert Wolle, Mingzhen Tian, Qiang Guan, Travis Humble, Weiwen Jiang
• Abstract要約: 近未来の雑音型中間スケール量子(NISQ)時代には、高ノイズは量子コンピューティングの忠実度を著しく低下させる。 本稿では,量子パルスに基づく新しい雑音適応フレームワークQuPADを提案する。 実験により、8-10キュービットのQuPADの量子デバイス上でのランタイムは15分未満であり、パラメータシフトアプローチよりも最大270倍高速であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0854551390284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the near-term noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, high noise will significantly reduce the fidelity of quantum computing. Besides, the noise on quantum devices is not stable. This leads to a challenging problem: At run-time, is there a way to efficiently achieve a consistent high-fidelity quantum system on unstable devices? To study this problem, we take quantum learning (a.k.a., variational quantum algorithm) as a vehicle, such as combinatorial optimization and machine learning. A straightforward approach is to optimize a Circuit with a parameter-shift approach on the target quantum device before using it; however, the optimization has an extremely high time cost, which is not practical at run-time. To address the pressing issue, in this paper, we proposed a novel quantum pulse-based noise adaptation framework, namely QuPAD. In the proposed framework, first, we identify that the CNOT gate is the fidelity bottleneck of the conventional VQC, and we employ a more robust parameterized multi-quit gate (i.e., Rzx gate) to replace the CNOT gate. Second, by benchmarking the Rzx gate with different parameters, we build a fitting function for each coupling qubit pair, such that the deviation between the theoretic output of the Rzx gate and its on-device output under a given pulse amplitude and duration can be efficiently predicted. On top of this, an evolutionary algorithm is devised to identify the pulse amplitude and duration of each Rzx gate (i.e., calibration) and find the quantum circuits with high fidelity. Experiments show that the runtime on quantum devices of QuPAD with 8-10 qubits is less than 15 minutes, which is up to 270x faster than the parameter-shift approach. In addition, compared to the vanilla VQC as a baseline, QuPAD can achieve 59.33% accuracy gain on a classification task, and average 66.34% closer to ground state energy for molecular simulation.
• Abstract（参考訳）: 近未来の雑音型中間スケール量子(NISQ)時代には、高ノイズは量子コンピューティングの忠実度を著しく低下させる。 さらに、量子デバイスのノイズは安定していない。 実行時に、不安定なデバイス上で一貫した高忠実な量子システムを効率的に達成する方法はあるだろうか? この問題を研究するために、組合せ最適化や機械学習といった量子学習(つまり変分量子アルゴリズム)を車両として扱う。 簡単なアプローチは、ターゲットの量子デバイス上でパラメータシフトアプローチでCircuitを最適化することであるが、この最適化は非常に高コストであり、実行時に実用的ではない。 プレス問題に対処するため,我々は量子パルスに基づく新しい雑音適応フレームワークQuPADを提案した。 提案手法では,まずcnotゲートが従来のvqcの忠実性ボトルネックであることを確認し,より頑健なパラメータ化されたマルチクイットゲート(すなわちrzxゲート)を用いてcnotゲートを置き換える。 第2に、Rzxゲートを異なるパラメータでベンチマークすることにより、Rzxゲートの理論出力とデバイス上の出力とのずれを、所定のパルス振幅と持続時間で効率的に予測できるように、各結合量子ビット対に対する適合関数を構築する。 これに加えて、各rzxゲートのパルス振幅と持続時間(すなわちキャリブレーション)を同定し、高い忠実度を持つ量子回路を見つけるための進化的アルゴリズムが考案されている。 実験によると、8-10量子ビットのqupadの量子デバイス上でのランタイムは15分未満であり、パラメータシフトアプローチよりも最大270倍高速である。 さらに、バニラVQCをベースラインとすると、QuPADは分類タスクで59.33%の精度を獲得し、分子シミュレーションでは平均66.34%の接地状態エネルギーを達成できる。

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