論文の概要: Simulating open quantum systems using noise models and NISQ devices with
error mitigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06535v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 12:17:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 19:32:18.058972
- Title: Simulating open quantum systems using noise models and NISQ devices with
error mitigation
- Title(参考訳): ノイズモデルとnisqデバイスを用いた誤り緩和によるオープン量子システムシミュレーション
- Authors: Mainak Roy, Jessica John Britto, Ryan Hill, and Victor Onofre
- Abstract要約: 我々は,2つのオープン量子系のモデルであるCollisionalとMarkovian Reservoirをノイズシミュレーションでシミュレーションする。
Mitiq ツールキットを用いてゼロノイズ外挿法 (ZNE) を誤差緩和法として適用し,それらの偏差を理論的結果から解析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we present simulations of two Open Quantum System models,
Collisional and Markovian Reservoir, with noise simulations, the IBM devices
($\textit{ibm_kyoto}$, $\textit{ibm_osaka}$) and the OQC device Lucy. Extending
the results of Garc\'ia-P\'erez, et al. [npj Quantum Information 6.1 (2020):
1]. Using the Mitiq toolkit, we apply Zero-Noise extrapolation (ZNE), an error
mitigation technique, and analyze their deviation from the theoretical results
for the models under study. For both models, by applying ZNE, we were able to
reduce the error and overlap it with the theoretical results. All our
simulations and experiments were done in the qBraid environment.
- Abstract(参考訳): 本研究では、2つのOpen Quantum Systemモデル(CollisionalとMarkovian Reservoir)、ノイズシミュレーション、IBMデバイス(\textit{ibm_kyoto}$, $\textit{ibm_osaka}$)、OQCデバイス(Lucy)のシミュレーションを紹介する。
Garc\'ia-P\'erez, et al。
[npj量子情報 6.1 (2020): 1]
Mitiq ツールキットを用いて,ゼロノイズ外挿法 (ZNE) を誤差緩和法に適用し,実験対象モデルの理論的結果からそれらの偏差を解析する。
両モデルとも,ZNEを適用することにより,誤差を低減し,理論的結果と重なり合うことができた。
シミュレーションと実験はすべて、qbraid環境で行われました。
関連論文リスト
- QUBO-based SVM for credit card fraud detection on a real QPU [1.2891210250935148]
準拘束的二項最適化問題としてトレーニングを再構成した二項分類器モデルを用いる。
数値シミュレーションにより,一定量の雑音が驚くべき結果をもたらすことを示す。
我々の結果は、サイバーセキュリティアプリケーションのための中立原子QPU上で動作する新しい量子MLアルゴリズムへのさらなる一歩を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-18T11:11:25Z) - A Modified Depolarization Approach for Efficient Quantum Machine Learning [0.0]
2つのクラウス作用素を持つ単一キュービットの分極チャネルに対する変形表現を提案する。
提案手法は,チャネルの実行毎に6つの行列乗算から4つの行列乗算へと計算複雑性を減少させる。
この単純化されたノイズモデルは、分極下での量子回路のよりスケーラブルなシミュレーションを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T20:17:40Z) - On the Sample Complexity of Quantum Boltzmann Machine Learning [0.0]
モデルと目標との期待値の差からQBM学習の運用的定義を与える。
解は、少なくとも複数のギブス状態を用いて勾配降下で得られることを証明した。
特に,平均場,ガウスフェルミオン,幾何学的局所ハミルトニアンに基づく事前学習戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T18:00:50Z) - Towards Neural Variational Monte Carlo That Scales Linearly with System
Size [67.09349921751341]
量子多体問題(Quantum many-body problem)は、例えば高温超伝導体のようなエキゾチックな量子現象をデミストする中心である。
量子状態を表すニューラルネットワーク(NN)と変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムの組み合わせは、そのような問題を解決する上で有望な方法であることが示されている。
ベクトル量子化技術を用いて,VMCアルゴリズムの局所エネルギー計算における冗長性を利用するNNアーキテクチャVector-Quantized Neural Quantum States (VQ-NQS)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T19:00:04Z) - Validation tests of GBS quantum computers give evidence for quantum
advantage with a decoherent target [62.997667081978825]
複数モードデータの検証に指紋としてグループカウント確率の正P位相空間シミュレーションを用いる。
偽データを解き放つ方法を示し、これを古典的なカウントアルゴリズムに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-07T12:00:45Z) - Probing finite-temperature observables in quantum simulators of spin
systems with short-time dynamics [62.997667081978825]
ジャジンスキー等式から動機付けられたアルゴリズムを用いて, 有限温度可観測体がどのように得られるかを示す。
長範囲の逆場イジングモデルにおける有限温度相転移は、捕捉されたイオン量子シミュレータで特徴づけられることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-03T18:00:02Z) - Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected
regime [77.34726150561087]
量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。
量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T20:58:41Z) - Error mitigation by training with fermionic linear optics [0.05076419064097732]
本稿では,フェミオン系をシミュレーションする量子アルゴリズムに適合した誤差の低減手法について述べる。
この方法は、量子回路をフェルミオン線形光学のモデルで実行することに基づいており、これは古典的に効率的にシミュレート可能であることが知られている。
物理的に現実的な非偏極雑音レベルを持つ12ビットの例の古典的数値シミュレーションでは、誤りは修正されていない場合と比較して34程度減少した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-03T15:56:23Z) - On the learnability of quantum neural networks [132.1981461292324]
本稿では,量子ニューラルネットワーク(QNN)の学習可能性について考察する。
また,概念をQNNで効率的に学習することができれば,ゲートノイズがあってもQNNで効果的に学習できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-24T06:34:34Z) - Quantum Algorithms for Simulating the Lattice Schwinger Model [63.18141027763459]
NISQとフォールトトレラントの両方の設定で格子シュウィンガーモデルをシミュレートするために、スケーラブルで明示的なデジタル量子アルゴリズムを提供する。
格子単位において、結合定数$x-1/2$と電場カットオフ$x-1/2Lambda$を持つ$N/2$物理サイト上のシュウィンガーモデルを求める。
NISQと耐故障性の両方でコストがかかるオブザーバブルを、単純なオブザーバブルとして推定し、平均ペア密度を推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T19:18:36Z) - Modeling Noisy Quantum Circuits Using Experimental Characterization [0.40611352512781856]
ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスは、非フォールト耐性量子コンピューティングの挙動をテストし評価するためのユニークなプラットフォームを提供する。
ノイズの多い回路モデリングの複雑さを管理するNISQプログラムを特徴付けるためのテスト駆動方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-23T16:45:49Z)
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。