論文の概要: Flexible Error Mitigation of Quantum Processes with Data Augmentation
Empowered Neural Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01727v1
- Date: Fri, 3 Nov 2023 05:52:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-06 14:56:36.598864
- Title: Flexible Error Mitigation of Quantum Processes with Data Augmentation
Empowered Neural Model
- Title（参考訳）: データ拡張型ニューラルネットワークによる量子プロセスのフレキシブルエラー低減
- Authors: Manwen Liao, Yan Zhu, Giulio Chiribella, Yuxiang Yang
- Abstract要約: 誤り軽減のためのデータ拡張強化型ニューラルモデルを提案する。
我々のモデルは、特定のノイズタイプや測定設定に関する事前の知識を必要としない。
対象の量子プロセスのノイズ測定結果のみからノイズフリー統計を推定することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.857921247636451
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural networks have shown their effectiveness in various tasks in the realm
of quantum computing. However, their application in quantum error mitigation, a
crucial step towards realizing practical quantum advancements, has been
restricted by reliance on noise-free statistics. To tackle this critical
challenge, we propose a data augmentation empowered neural model for error
mitigation (DAEM). Our model does not require any prior knowledge about the
specific noise type and measurement settings and can estimate noise-free
statistics solely from the noisy measurement results of the target quantum
process, rendering it highly suitable for practical implementation. In
numerical experiments, we show the model's superior performance in mitigating
various types of noise, including Markovian noise and Non-Markovian noise,
compared with previous error mitigation methods. We further demonstrate its
versatility by employing the model to mitigate errors in diverse types of
quantum processes, including those involving large-scale quantum systems and
continuous-variable quantum states. This powerful data augmentation-empowered
neural model for error mitigation establishes a solid foundation for realizing
more reliable and robust quantum technologies in practical applications.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、量子コンピューティングの領域における様々なタスクでその効果を示している。
しかし、実用的な量子進歩を実現するための重要なステップである量子エラー軽減への応用は、ノイズフリー統計に頼って制限されている。
そこで本研究では,誤り軽減のためのデータ強化型ニューラルネットワーク(daem)を提案する。
本モデルでは、特定のノイズの種類や測定設定について事前の知識を必要とせず、目的の量子プロセスのノイズ測定結果からのみノイズフリー統計を推定でき、実用的な実装に非常に適している。
数値実験では、マルコフノイズや非マルコフノイズを含む様々な種類のノイズを緩和する際のモデルの性能が従来の誤差緩和法と比較して優れていることを示す。
さらに,このモデルを用いて,大規模量子システムや連続変数量子状態を含む多様な量子プロセスにおける誤差を軽減することで,その汎用性を示す。
この強力なデータ拡張による誤り緩和のためのニューラルモデルにより、実用的な応用においてより信頼性が高く堅牢な量子技術を実現するための確立された基盤が確立される。
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