論文の概要: Noise Aware Utility Optimization of NISQ Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08226v2
- Date: Mon, 29 Apr 2024 17:06:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 23:35:54.722313
- Title: Noise Aware Utility Optimization of NISQ Devices
- Title(参考訳): NISQ機器の騒音認識ユーティリティ最適化
- Authors: Jean-Baptiste Waring, Christophe Pere, Sebastien Le Beux,
- Abstract要約: ユーザが提供するCNOTと読み取りエラー要求を、回路を実行するための準拠のパーティションに変換する方法を提案する。
長さ50量子ビットのランダムなCNOT鎖に対して,最大52%の忠実度向上を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In order to enter the era of utility, noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices need to enable long-range entanglement of large qubit chains. However, due to the limited connectivity of superconducting NISQ devices, long-range entangling gates are realized in linear depth. Furthermore, a time-dependent degradation of the average CNOT gate fidelity is observed. Likely due to aging, this phenomenon further degrades entanglement capabilities. Our aim is to help in the current efforts to achieve utility and provide an opportunity to extend the utility lifespan of current devices --albeit by selecting fewer, high quality resources. To achieve this, we provide a method to transform user-provided CNOT and readout error requirements into a compliant partition onto which circuits can be executed. We demonstrate an improvement of up to 52% in fidelity for a random CNOT chain of length 50 qubits and consistent improvements between 11.8% and 47.7% for chains between 10 and 40 in varying in increments of 10, respectively.
- Abstract(参考訳): 実用性の時代に入るためには、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスは、大きな量子ビット鎖の長距離絡み合いを可能にする必要がある。
しかし, 超伝導NISQデバイスとの接続が限られているため, 長距離エンタングルゲートが線形深さで実現されている。
さらに, 平均CNOTゲート密度の時間依存性劣化が観察された。
老化により、この現象はさらに絡み合い能力を低下させる。
私たちの目標は、実用性を達成するための現在の取り組みを支援し、現在のデバイスの実用寿命を拡張する機会を提供することです。
これを実現するために、ユーザが提供するCNOTと読み取りエラー要求を、回路の実行が可能な準拠のパーティションに変換する方法を提案する。
長さ50量子ビットのランダムなCNOT鎖の忠実度は最大52%向上し、10の増分でそれぞれ10から40の鎖が11.8%から47.7%改善した。
関連論文リスト
- OFDM-Standard Compatible SC-NOFS Waveforms for Low-Latency and Jitter-Tolerance Industrial IoT Communications [53.398544571833135]
この研究は、スペクトル的に効率的な不規則なSinc (irSinc) 整形法を提案し、1924年に従来のSincを再考した。
irSincは、誤差性能を犠牲にすることなくスペクトル効率が向上した信号を生成する。
我々の信号は、5G標準信号構成により、同じスペクトル帯域内で高速なデータ伝送を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-07T09:20:30Z) - XGSwap: eXtreme Gradient boosting Swap for Routing in NISQ Devices [0.0]
本研究では,機械学習モデルを導入し,代替経路の忠実度を予測し,忠実度を向上する。
実験はすべて127キュービットのIBM Quantum System Oneであるibm_quebec上で行われた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-27T18:55:11Z) - Coupler-Assisted Leakage Reduction for Scalable Quantum Error Correction with Superconducting Qubits [18.641408987868154]
非計算状態へのリークは超伝導回路を含む量子システムにおいて一般的な問題である。
大規模超伝導量子プロセッサにおいて広く採用されているチューナブルカプラを用いた漏れ低減手法を提案し,実証する。
さらに、高い効率(98.1%)と計算サブスペース(0.58%)でのエラー率の低いキュービットレベルへのリークを低減し、QECサイクル中の時間関連エラーを抑制する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-24T13:46:41Z) - Power-Efficient Indoor Localization Using Adaptive Channel-aware
Ultra-wideband DL-TDOA [7.306334571814026]
本稿では,低消費電力チャネル対応動的周波数DL-TDOAレンジリングアルゴリズムの提案と実装を行う。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、ダイナミックレンジング周波数制御モジュール、IMUセンサベースのレンジングフィルタに基づくNLOS確率予測器を備える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T09:04:04Z) - Fast Flux-Activated Leakage Reduction for Superconducting Quantum
Circuits [84.60542868688235]
量子ビット実装のマルチレベル構造から生じる計算部分空間から漏れること。
パラメトリックフラックス変調を用いた超伝導量子ビットの資源効率向上のためのユニバーサルリーク低減ユニットを提案する。
繰り返し重み付け安定化器測定におけるリーク低減ユニットの使用により,検出されたエラーの総数を,スケーラブルな方法で削減できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T16:21:32Z) - Parity Measurements using Dispersive Shifts for Surface Codes [0.0]
分散シフトに基づくStabler Readoutに有用な単発撮影法
99.8%の忠実度と600nsのゲート時間を求め,高次Z相互作用がシステムに与える影響について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T12:06:46Z) - Toward Consistent High-fidelity Quantum Learning on Unstable Devices via
Efficient In-situ Calibration [5.0854551390284]
近未来の雑音型中間スケール量子(NISQ)時代には、高ノイズは量子コンピューティングの忠実度を著しく低下させる。
本稿では,量子パルスに基づく新しい雑音適応フレームワークQuPADを提案する。
実験により、8-10キュービットのQuPADの量子デバイス上でのランタイムは15分未満であり、パラメータシフトアプローチよりも最大270倍高速であることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T15:39:06Z) - Artificial Intelligence Empowered Multiple Access for Ultra Reliable and
Low Latency THz Wireless Networks [76.89730672544216]
テラヘルツ(THz)無線ネットワークは、第5世代(B5G)以上の時代を触媒すると予想されている。
いくつかのB5Gアプリケーションの超信頼性と低レイテンシ要求を満たすためには、新しいモビリティ管理アプローチが必要である。
本稿では、インテリジェントなユーザアソシエーションとリソースアロケーションを実現するとともに、フレキシブルで適応的なモビリティ管理を可能にする、全体論的MAC層アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T03:00:24Z) - EdgeBERT: Sentence-Level Energy Optimizations for Latency-Aware
Multi-Task NLP Inference [82.1584439276834]
BERTのようなトランスフォーマーベースの言語モデルでは、自然言語処理(NLP)タスクの精度が大幅に向上する。
We present EdgeBERT, a in-deepth algorithm- hardware co-design for latency-aware energy optimization for multi-task NLP。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-28T19:21:47Z) - FastEmit: Low-latency Streaming ASR with Sequence-level Emission
Regularization [78.46088089185156]
ストリーム自動音声認識(ASR)は、仮説化された単語を可能な限り迅速かつ正確に出力することを目的としている。
既存のアプローチでは、シーケンストランスデューサモデルにおいて、トーケン単位またはフレーム単位の確率予測を演算することで、発光遅延をペナルティ化する。
本稿では,訓練用トランスデューサモデルにおいて,シーケンス毎の確率に遅延正規化を直接適用する,FastEmitというシーケンスレベルのエミッション正規化手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T17:05:01Z) - Deep Learning for Radio Resource Allocation with Diverse
Quality-of-Service Requirements in 5G [53.23237216769839]
本研究では,基地局の最適資源配分ポリシーを近似するディープラーニングフレームワークを開発する。
完全接続ニューラルネットワーク(NN)は,近似誤差とサブキャリア数の量子化誤差により,要求を完全に保証できないことがわかった。
無線チャネルの分布と無線ネットワークにおけるサービスのタイプが定常的でないことを考慮し,非定常的無線ネットワークにおけるNNの更新にディープトランスファー学習を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-29T04:48:22Z)
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。