論文の概要: Error-mitigated fermionic classical shadows on noisy quantum devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12726v2
- Date: Tue, 7 Nov 2023 05:41:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 22:06:57.634971
- Title: Error-mitigated fermionic classical shadows on noisy quantum devices
- Title(参考訳): 雑音量子デバイス上の誤差緩和フェルミオン古典影
- Authors: Bujiao Wu and Dax Enshan Koh
- Abstract要約: 古典的影(CS)アルゴリズムは、量子状態のコピー数を著しく減らして解法として提案されている。
フェミオン系に対する誤り軽減型CSアルゴリズムを提案する。
この結果から, 短期量子デバイス上でのアルゴリズム実装の可能性が示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.44599967491715803
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficiently estimating the expectation values of fermionic Hamiltonians,
including $k$-particle reduced density matrices ($k$-RDMs) of an $n$-mode
fermionic state, is crucial for quantum simulations of a wealth of physical
systems from the fields of many-body physics, chemistry, and materials. Yet,
conventional quantum state tomography methods are too costly in terms of their
resource requirements. Classical shadow (CS) algorithms have been proposed as a
solution to address this task by substantially reducing the number of copies of
quantum states. However, the implementation of these algorithms faces a
significant challenge due to the inherent noise in near-term quantum devices,
leading to inaccuracies in gate operations. To address this challenge, we
propose an error-mitigated CS algorithm for fermionic systems. For $n$-qubit
quantum systems, our algorithm, which employs the easily prepared initial state
$|0^n\rangle\!\langle 0^n|$ assumed to be noiseless, provably efficiently
estimates all elements of $k$-RDMs with $\widetilde{\mathcal O}(kn^k)$ scaled
copies of quantum states and $\widetilde{\mathcal O}(\sqrt{n})$ scaled
calibration measurements. It does so even in the presence of gate or
measurement noise such as depolarizing, amplitude damping, or $X$-rotation
noise with at most a constant noise strength. Furthermore, our algorithm
exhibits scaling comparable to previous CS algorithms for fermionic systems
with respect to the number of quantum state copies, while also demonstrating
enhanced resilience to noise. We numerically demonstrate the performance of our
algorithm in the presence of these noise sources, and its performance under
Gaussian unitary noise. Our results underscore the potential utility of
implementing our algorithm on near-term quantum devices.
- Abstract(参考訳): フェルミオンハミルトニアンの期待値($k$-粒子還元密度行列($k$-RDMs)を$n$-モードフェルミオン状態とする)を効率的に推定することは、多体物理学、化学、材料の分野から豊富な物理系の量子シミュレーションに不可欠である。
しかし、従来の量子状態トモグラフィー手法は、リソース要件の観点からはコストがかかりすぎる。
古典的影(CS)アルゴリズムは、量子状態のコピー数を著しく減らし、この問題に対処するための解決策として提案されている。
しかし、これらのアルゴリズムの実装は、短期量子デバイス固有のノイズのために重大な課題に直面し、ゲート操作の不正確さにつながる。
この課題に対処するため,フェミオン系に対する誤り軽減CSアルゴリズムを提案する。
n$-qubit 量子システムでは、簡単な初期状態 $|0^n\rangle\!
0^n|$はノイズのないと仮定され、$k$-RDMのすべての要素を$\widetilde{\mathcal O}(kn^k)$スケールされた量子状態のコピーと$\widetilde{\mathcal O}(\sqrt{n})$スケールドキャリブレーションの測定で確実に効率的に推定する。
ゲートや、脱分極、振幅減衰、あるいは少なくとも一定の雑音強度を持つ$X$ローテーションノイズのような測定ノイズの存在下においてもそうである。
さらに, 量子状態のコピー数に関して, フェルミオン系の従来のcsアルゴリズムに匹敵するスケーリングを示すとともに, 雑音に対するレジリエンスも向上することを示した。
我々はこれらのノイズ源の存在下でのアルゴリズムの性能とガウス単位雑音下での性能を数値的に示す。
この結果は、短期量子デバイスにアルゴリズムを実装する潜在的有用性を強調している。
関連論文リスト
- Quantum error mitigation for Fourier moment computation [49.1574468325115]
本稿では、超伝導量子ハードウェアにおける核効果場理論の文脈におけるフーリエモーメントの計算に焦点を当てる。
この研究は、制御反転ゲートを用いたアダマール試験にエコー検証と雑音再正規化を統合した。
ノイズモデルを用いて解析した結果,2桁のノイズ強度が顕著に低下することが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-23T19:10:24Z) - Quantum Algorithm for Signal Denoising [32.77959665599749]
提案アルゴリズムは、古典的および量子的信号を処理することができる。
数値計算の結果,古典的起源と量子的起源の両方のノイズを除去することが効果的であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-24T05:16:04Z) - Simulating photonic devices with noisy optical elements [0.615738282053772]
短期的には、あらゆる量子アルゴリズムの性能は、ノイズの存在下でテストされ、シミュレートされるべきである。
我々は,最近提案されたノイズゲートアプローチを用いて,雑音光回路を効率的にシミュレートする。
また、MAX-2-CUT問題を解くために、フォトニック変分量子アルゴリズムの性能を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T16:06:20Z) - Measuring the Loschmidt amplitude for finite-energy properties of the
Fermi-Hubbard model on an ion-trap quantum computer [27.84599956781646]
本稿では,現在の量子コンピュータ上での量子古典的時系列アルゴリズムの動作について検討する。
具体的には,Fermi-Hubbardモデルに対するLoschmidt振幅をQuantinuum H2-1トラップイオンデバイス上の16$site ladder geometry(32軌道)で測定する。
有限エネルギーにおける局所観測可能量の期待値を測定することにより、量子古典アルゴリズムの完全動作に対する雑音の影響を数値解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T11:59:36Z) - Limitations of Noisy Quantum Devices in Computational and Entangling
Power [5.178527492542246]
回路深さが$O(log n)$以上のノイズ量子デバイスは、いかなる量子アルゴリズムにも利点がないことを示す。
また、ノイズ量子デバイスが1次元および2次元の量子ビット接続の下で生成できる最大エンタングルメントについても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T12:29:55Z) - Matrix product channel: Variationally optimized quantum tensor network
to mitigate noise and reduce errors for the variational quantum eigensolver [0.0]
我々は,情報的に完全な測定によって提供される量子古典的インタフェースを利用する手法を開発した。
量子ハードウェアと古典的ソフトウェアを併用するハイブリッド戦略は、純粋に古典的な戦略よりも優れていると我々は主張する。
このアルゴリズムは、薬物設計の文脈におけるタンパク質-リガンド複合体の量子ハードウェアシミュレーションにおける最後の後処理ステップとして適用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T13:03:48Z) - Optimal quantum control via genetic algorithms for quantum state
engineering in driven-resonator mediated networks [68.8204255655161]
進化的アルゴリズムに基づく量子状態工学には、機械学習によるアプローチを採用しています。
我々は、単一のモード駆動マイクロ波共振器を介して相互作用する、量子ビットのネットワーク(直接結合のない人工原子の状態に符号化された)を考える。
アルゴリズムは理想的なノイズフリー設定で訓練されているにもかかわらず、高い量子忠実度とノイズに対するレジリエンスを観測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T14:34:00Z) - Noisy Quantum Kernel Machines [58.09028887465797]
量子学習マシンの新たなクラスは、量子カーネルのパラダイムに基づくものである。
消散と脱コヒーレンスがパフォーマンスに与える影響について検討する。
量子カーネルマシンでは,デコヒーレンスや散逸を暗黙の正規化とみなすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T09:52:02Z) - Limitations of variational quantum algorithms: a quantum optimal
transport approach [11.202435939275675]
我々は、ノイズとノイズレスの両体制において、標準NISQ提案の極めて厳密な境界を得る。
境界は、QAOAのような両方の回路モデルアルゴリズムと、量子アニールのような連続時間アルゴリズムの性能を制限する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T13:58:44Z) - Simulating the Mott transition on a noisy digital quantum computer via
Cartan-based fast-forwarding circuits [62.73367618671969]
動的平均場理論(DMFT)は、ハバードモデルの局所グリーン関数をアンダーソン不純物のモデルにマッピングする。
不純物モデルを効率的に解くために、量子およびハイブリッド量子古典アルゴリズムが提案されている。
この研究は、ノイズの多いデジタル量子ハードウェアを用いたMott相転移の最初の計算を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T17:32:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。