論文の概要: Tensor network noise characterization for near-term quantum computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08556v1
- Date: Tue, 13 Feb 2024 15:57:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 14:38:36.389679
- Title: Tensor network noise characterization for near-term quantum computers
- Title（参考訳）: 短期量子コンピュータにおけるテンソルネットワークノイズ特性
- Authors: Stefano Mangini, Marco Cattaneo, Daniel Cavalcanti, Sergei Filippov,
Matteo A. C. Rossi, Guillermo Garc\'ia-P\'erez
- Abstract要約: 本研究では,実験可能なトモグラフィーサンプルが,現実的な相関ノイズモデルを正確に特徴付けるのに十分であることを示す。
本手法と最近提案されたノイズ対応テンソルネットワーク誤り軽減プロトコルを組み合わせる。
これにより、テンソルネットワークに基づくノイズキャラクタリゼーションプロトコルは、短期量子コンピューティング時代の実用的なエラーキャラクタリゼーションと緩和のための貴重なツールとして位置づけられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.559239450391449
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Characterization of noise in current near-term quantum devices is of
paramount importance to fully use their computational power. However, direct
quantum process tomography becomes unfeasible for systems composed of tens of
qubits. A promising alternative method based on tensor networks was recently
proposed [Nat Commun 14, 2858 (2023)]. In this work, we adapt it for the
characterization of noise channels on near-term quantum computers and
investigate its performance thoroughly. In particular, we show how
experimentally feasible tomographic samples are sufficient to accurately
characterize realistic correlated noise models affecting individual layers of
quantum circuits, and study its performance on systems composed of up to 20
qubits. Furthermore, we combine this noise characterization method with a
recently proposed noise-aware tensor network error mitigation protocol for
correcting outcomes in noisy circuits, resulting accurate estimations even on
deep circuit instances. This positions the tensor-network-based noise
characterization protocol as a valuable tool for practical error
characterization and mitigation in the near-term quantum computing era.
- Abstract（参考訳）: 現在の量子デバイスにおけるノイズのキャラクタリゼーションは、その計算能力を完全に利用する上で最も重要である。
しかし、数万キュービットからなるシステムでは直接量子プロセストモグラフィーは不可能になる。
テンソルネットワークに基づく有望な代替手法が最近提案された[Nat Commun 14, 2858 (2023)]。
本研究では,短期量子コンピュータにおけるノイズチャネルのキャラクタリゼーションに適応し,その性能を徹底的に検討する。
特に,実験により実現可能なトモグラフィーサンプルを用いて,量子回路の各層に影響を及ぼす現実的な相関ノイズモデルを正確に解析し,最大20量子ビットのシステム上での性能について検討する。
さらに,本手法と最近提案されたノイズ対応テンソルネットワーク誤り低減プロトコルを組み合わせることで,ノイズの多い回路における結果の修正を行い,深部回路インスタンスにおいても正確な推定を行う。
これにより、テンソルネットワークに基づくノイズキャラクタリゼーションプロトコルは、短期量子コンピューティング時代の実用的なエラーキャラクタリゼーションと緩和のための貴重なツールとして位置づけられる。
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