論文の概要: Machine Learning for Practical Quantum Error Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17368v2
• Date: Fri, 22 Nov 2024 10:25:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:01:45.048042
• Title: Machine Learning for Practical Quantum Error Mitigation
• Title（参考訳）: 量子エラー軽減のための機械学習
• Authors: Haoran Liao, Derek S. Wang, Iskandar Sitdikov, Ciro Salcedo, Alireza Seif, Zlatko K. Minev,
• Abstract要約: 量子エラー軽減のための機械学習は、そのコストを大幅に削減することを示す。 本稿では,ML-QEMを用いて従来の緩和手法を模倣し,より優れた実行効率で拡張性を実現する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Quantum computers progress toward outperforming classical supercomputers, but quantum errors remain their primary obstacle. The key to overcoming errors on near-term devices has emerged through the field of quantum error mitigation, enabling improved accuracy at the cost of additional run time. Here, through experiments on state-of-the-art quantum computers using up to 100 qubits, we demonstrate that without sacrificing accuracy machine learning for quantum error mitigation (ML-QEM) drastically reduces the cost of mitigation. We benchmark ML-QEM using a variety of machine learning models -- linear regression, random forests, multi-layer perceptrons, and graph neural networks -- on diverse classes of quantum circuits, over increasingly complex device-noise profiles, under interpolation and extrapolation, and in both numerics and experiments. These tests employ the popular digital zero-noise extrapolation method as an added reference. Finally, we propose a path toward scalable mitigation by using ML-QEM to mimic traditional mitigation methods with superior runtime efficiency. Our results show that classical machine learning can extend the reach and practicality of quantum error mitigation by reducing its overheads and highlight its broader potential for practical quantum computations.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは古典的スーパーコンピュータよりも優れているが、量子エラーはその主な障害である。 短期デバイスにおけるエラーを克服する鍵は、量子エラー軽減の分野を通じて現れ、追加の実行時間コストによる精度の向上を実現している。 ここでは,100量子ビット以上の最先端量子コンピュータの実験を通じて,量子エラー軽減(ML-QEM)のための機械学習を犠牲にすることなく,そのコストを大幅に削減できることを実証する。 線形回帰、ランダムフォレスト、多層パーセプトロン、グラフニューラルネットワークといったさまざまな機械学習モデルを用いてML-QEMを、量子回路の様々なクラス、ますます複雑なデバイスノイズプロファイル、補間と外挿、数値と実験の両方でベンチマークする。 これらの試験は、デジタルゼロノイズ外挿法を付加参照として採用している。 最後に,ML-QEMを用いて,実行効率の優れた従来の緩和手法を模倣し,スケーラブルな緩和への道を提案する。 この結果から,従来の機械学習はオーバーヘッドを減らし,量子エラー軽減の到達範囲と実用性を拡大し,実用的な量子計算の可能性を強調した。

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