論文の概要: FragQC: An Efficient Quantum Error Reduction Technique using Quantum Circuit Fragmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00444v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 17:38:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 04:08:33.366600
• Title: FragQC: An Efficient Quantum Error Reduction Technique using Quantum Circuit Fragmentation
• Title（参考訳）: FragQC: 量子回路フラグメンテーションを用いた効率的な量子エラー低減手法
• Authors: Saikat Basu and Arnav Das and Amit Saha and Amlan Chakrabarti and Susmita Sur-Kolay
• Abstract要約: 誤差確率が一定の閾値を超えると、量子回路をサブ回路に切断するソフトウェアツールであるFragQCを提示する。 回路を切断せずに直接実行した場合の忠実度は14.83%増加し、8.45%が最先端のICP法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2754140179767415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computers must meet extremely stringent qualitative and quantitative requirements on their qubits in order to solve real-life problems. Quantum circuit fragmentation techniques divide a large quantum circuit into a number of sub-circuits that can be executed on the smaller noisy quantum hardware available. However, the process of quantum circuit fragmentation involves finding an ideal cut that has exponential time complexity, and also classical post-processing required to reconstruct the output. In this paper, we represent a quantum circuit using a weighted graph and propose a novel classical graph partitioning algorithm for selecting an efficient fragmentation that reduces the entanglement between the sub-circuits along with balancing the estimated error in each sub-circuit. We also demonstrate a comparative study over different classical and quantum approaches of graph partitioning for finding such a cut. We present {\it FragQC}, a software tool that cuts a quantum circuit into sub-circuits when its error probability exceeds a certain threshold. With this proposed approach, we achieve an increase of fidelity by 14.83\% compared to direct execution without cutting the circuit, and 8.45\% over the state-of-the-art ILP-based method, for the benchmark circuits.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、現実の問題を解決するために、量子ビットの非常に厳密な定性的かつ定量的な要件を満たす必要がある。 量子回路のフラグメンテーション技術は、大きな量子回路を複数のサブ回路に分割し、より小さなノイズの多い量子ハードウェア上で実行できる。 しかし、量子回路の断片化の過程は、指数時間複雑性を持つ理想的なカットを見つけることと、出力を再構築するために必要な古典的な後処理を含む。 本稿では,重み付きグラフを用いた量子回路を表現し,各サブサーキットにおける推定誤差のバランスをとるとともに,サブサーキット間の絡み合いを減少させる効率的なフラグメンテーションを選択する新しい古典グラフ分割アルゴリズムを提案する。 また,このようなカットを求めるグラフ分割の古典的手法と量子的手法の比較研究も行った。 誤差確率が一定の閾値を超えると、量子回路をサブ回路に切断するソフトウェアツールである {\it FragQC} を提示する。 提案手法では,回路を切断することなく,直接実行に比べて忠実度が14.83\%向上し,ベンチマーク回路では8.45\%向上した。

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