論文の概要: Leveraging junk information to enhance the quantum error mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10480v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 07:01:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 17:33:08.241740
• Title: Leveraging junk information to enhance the quantum error mitigation
• Title（参考訳）: 量子エラー軽減のためのジャンク情報の活用
• Authors: Ruixia Wang, Xiaosi Xu, Fei Yan, Xiaoxiao Xiao, Ying Li, Xiaoxia Cai, Haifeng Yu
• Abstract要約: 我々はSQNF(Self-Trained Quantum Noise Filter)という量子誤差低減手法を導入する。 以上の結果から,提案手法は人口分布の不確実性を著しく低減できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.049186254119121
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noise in quantum information processing poses a significant obstacle to achieving precise results. Quantum error mitigation techniques are crucial for improving the accuracy of experimental expectation values in this process. In the experiments, it is commonly observed that some measured events violate certain principles, such as symmetry constraints. These events can be considered junk information and should be discarded in a post-selection process. In this work, we introduce a quantum error mitigation method named Self-Trained Quantum Noise Filter (SQNF), which leverages the junk information to differentiate errors from the experimental population distributions, thereby aiming to approximate the error-free distribution. Our numerical results demonstrate that the proposed method can significantly reduce the infidelity of population distributions compared to the traditional post-selection method. Notably, the infidelity reduction is achieved without additional experimental resource consumption. Our method is scalable and applicable to multi-qubit computing systems.
• Abstract（参考訳）: 量子情報処理におけるノイズは、正確な結果を得るために大きな障害となる。 この過程における実験的期待値の精度を向上させるには、量子誤差緩和技術が不可欠である。 実験では、いくつかの測定された事象が対称性の制約のような特定の原理に違反していることがよく観察される。 これらのイベントはジャンク情報と見なすことができ、選択後のプロセスで破棄されるべきである。 そこで本研究では, ジャンク情報を利用して実験人口分布と誤差を区別する自己学習型量子ノイズフィルタ(sqnf)と呼ばれる量子誤差緩和手法を導入し, 誤差のない分布を近似する。 提案手法は, 従来のポスト選択法と比較して, 人口分布の不確かさを著しく低減できることを示す。 特に、不忠実さの低減は、追加の実験的なリソース消費なしに達成される。 本手法はスケーラブルで,マルチキュービットコンピューティングシステムに適用可能である。

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