論文の概要: Provable bounds for noise-free expectation values computed from noisy samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00733v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 17:12:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 13:47:16.809983
• Title: Provable bounds for noise-free expectation values computed from noisy samples
• Title（参考訳）: 雑音サンプルから計算したノイズフリー期待値の確率境界
• Authors: Samantha V. Barron, Daniel J. Egger, Elijah Pelofske, Andreas B\"artschi, Stephan Eidenbenz, Matthis Lehmkuehler, Stefan Woerner
• Abstract要約: 我々はサンプリングオーバーヘッドを定量化し、ノイズの多い量子コンピュータから良いサンプルを抽出する。 これにより、ノイズのない予測値の証明可能な境界を決定するために、ノイズのリスクにおける条件値が利用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3194391758295114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we explore the impact of noise on quantum computing, particularly focusing on the challenges when sampling bit strings from noisy quantum computers as well as the implications for optimization and machine learning applications. We formally quantify the sampling overhead to extract good samples from noisy quantum computers and relate it to the layer fidelity, a metric to determine the performance of noisy quantum processors. Further, we show how this allows us to use the Conditional Value at Risk of noisy samples to determine provable bounds on noise-free expectation values. We discuss how to leverage these bounds for different algorithms and demonstrate our findings through experiments on a real quantum computer involving up to 127 qubits. The results show a strong alignment with theoretical predictions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ノイズが量子コンピューティングに与える影響,特に雑音の多い量子コンピュータからビット文字列をサンプリングする際の課題,および最適化や機械学習への応用に与える影響について考察する。 我々は、ノイズ量子コンピュータから良いサンプルを抽出するためにサンプリングオーバーヘッドを正式に定量化し、ノイズ量子プロセッサの性能を決定する指標である層忠実度と関連づける。 さらに,ノイズのない期待値に対する証明可能な境界を決定するために,ノイズサンプルのリスクに対して条件付き値をどのように使用できるかを示す。 我々は,これらの境界を異なるアルゴリズムに活用する方法を議論し,最大127量子ビットを含む実際の量子コンピュータ上で実験を行い,その知見を実証する。 結果は理論的な予測と強い一致を示した。

関連論文リスト

• Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with Shallow Shadows [1.412425180760368]
  本稿では,現在の量子コンピューティングプラットフォーム上での量子状態のキャラクタリゼーションのための,頑健な浅層影プロトコルを提案する。 提案プロトコルは, 期待値, 忠実度, 絡み合いエントロピーなどの状態特性を, サンプルの複雑さを低く保ちながら正確に復元する。 この理論的および実験的分析を組み合わせることで、ロバストな浅い影プロトコルは、スケーラブルで堅牢でサンプル効率のよいプロトコルとして位置づけられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T21:53:32Z)
• Power Characterization of Noisy Quantum Kernels [52.47151453259434]
  一般化誤差が小さい場合でも,量子カーネル法は予測能力に乏しい。 我々は、量子計算にノイズの多い量子カーネル法を用いるために重要な警告を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T01:02:16Z)
• General noise-resilient quantum amplitude estimation [0.0]
  本稿では,雑音下での振幅推定と観測可能な新しいアルゴリズムを提案する。 興味深いことに、我々のアルゴリズムは量子回路の深さの異なるノイズに対して堅牢性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T09:27:40Z)
• Quantum Conformal Prediction for Reliable Uncertainty Quantification in Quantum Machine Learning [47.991114317813555]
  量子モデルは暗黙の確率予測器を実装し、測定ショットを通じて各入力に対して複数のランダムな決定を生成する。 本稿では、そのようなランダム性を利用して、モデルの不確実性を確実に捉えることができる分類と回帰の両方の予測セットを定義することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T22:05:21Z)
• Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
  我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。 サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。 格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z)
• Certified Robustness of Quantum Classifiers against Adversarial Examples through Quantum Noise [68.1992787416233]
  量子ランダムな回転雑音を加えることで、敵攻撃に対する量子分類器のロバスト性を向上できることを示す。 我々は、量子分類器が敵の例に対して防御できるように、証明された堅牢性を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T05:17:04Z)
• Quantum Noise-Induced Reservoir Computing [0.6738135972929344]
  本稿では,量子ノイズによる貯水池計算というフレームワークを提案する。 いくつかの抽象量子ノイズモデルが時間的入力データに有用な情報処理能力を誘導できることを示す。 我々の研究は、量子コンピュータのノイズからより洗練された情報処理装置に有用な情報を変換するための新しい道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-16T12:21:48Z)
• 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)
• Noise thresholds for classical simulability of non-linear Boson sampling [4.812718493682455]
  我々は,高次非線形性を導入し,問題の計算複雑性とプロトコルの雑音に対する堅牢性を高める。 以上の結果から,入出力状態におけるシングルモードKerrの非線形性の追加は,線形光学的進化を維持しつつも,Bosonサンプリングプロトコルがノイズに対してより堅牢であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-24T12:17:28Z)
• Noise-Aware Quantum Amplitude Estimation [0.18641315013048293]
  量子振幅推定のためのガウス雑音モデルを導出する。 提案手法は実世界の実験データに適していることを示す。 ノイズ認識」の追加は、量子エラー軽減の有効な手段であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-10T12:49:29Z)
• Pulse-level noisy quantum circuits with QuTiP [53.356579534933765]
  我々はQuTiPの量子情報処理パッケージであるqutip-qipに新しいツールを導入する。 これらのツールはパルスレベルで量子回路をシミュレートし、QuTiPの量子力学解法と制御最適化機能を活用する。 シミュレーションプロセッサ上で量子回路がどのようにコンパイルされ、制御パルスがターゲットハミルトニアンに作用するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-20T17:06:52Z)

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。