論文の概要: Echo-evolution data generation for quantum error mitigation via neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00487v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 12:40:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 13:43:40.677150
• Title: Echo-evolution data generation for quantum error mitigation via neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる量子誤差緩和のためのエコー進化データ生成
• Authors: D.V. Babukhin
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークによる量子エラー軽減のためのトレーニングデータを生成する物理動機付け手法を提案する。 この方法では、初期状態は前後に進化し、進化の終わりに初期状態に戻る。 我々は、エコー進化生成データに基づいてトレーニングされたフィードフォワード完全連結ニューラルネットワークが、フォワード・イン・タイム進化の結果を補正できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks provide a prospective tool for error mitigation in quantum simulation of physical systems. However, we need both noisy and noise-free data to train neural networks to mitigate errors in quantum computing results. Here, we propose a physics-motivated method to generate training data for quantum error mitigation via neural networks, which does not require classical simulation and target circuit simplification. In particular, we propose to use the echo evolution of a quantum system to collect noisy and noise-free data for training a neural network. Under this method, the initial state evolves forward and backward in time, returning to the initial state at the end of evolution. When run on the noisy quantum processor, the resulting state will be influenced by with quantum noise accumulated during evolution. Having a vector of observable values of the initial (noise-free) state and the resulting (noisy) state allows us to compose training data for a neural network. We demonstrate that a feed-forward fully connected neural network trained on echo-evolution-generated data can correct results of forward-in-time evolution. Our findings can enhance the application of neural networks to error mitigation in quantum computing.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、物理システムの量子シミュレーションにおけるエラー緩和のための予測ツールを提供する。 しかし、量子コンピューティング結果の誤りを軽減するためにニューラルネットワークを訓練するにはノイズとノイズのないデータの両方が必要です。 本稿では,古典的シミュレーションやターゲット回路の単純化を必要とせず,ニューラルネットワークによる量子誤差緩和のためのトレーニングデータを生成する物理モチベーション手法を提案する。 特に,量子システムのエコー進化を用いて,ノイズやノイズのないデータを収集し,ニューラルネットワークを訓練することを提案する。 この方法では、初期状態は前後に進化し、進化の終わりに初期状態に戻る。 ノイズの多い量子プロセッサ上で実行すると、生成した状態は進化中に蓄積された量子ノイズによって影響を受ける。 初期(ノイズフリー)状態と結果(ノイズ)状態の観測可能な値のベクトルを持つことで、ニューラルネットワークのトレーニングデータを構成することが可能になる。 我々は,エコー進化生成データに基づくフィードフォワード完全接続ニューラルネットワークが,フォワード・イン・タイム進化の結果を補正できることを実証する。 本研究は,量子コンピューティングにおける誤り軽減へのニューラルネットワークの適用性を高めることができる。

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