論文の概要: Tensor network noise characterization for near-term quantum computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08556v2
- Date: Mon, 2 Sep 2024 09:09:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 19:43:36.890323
- 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 García-Pérez,
- 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5277756703318045
- 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 paper, 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活用する上で、最重要事項である。
しかし、数十量子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実現不可能となる。
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)]。
本稿では,近距離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差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補正を行い,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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