論文の概要: Comparing resource requirements of noisy quantum simulation algorithms
for the Tavis-Cummings model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16692v1
- Date: Mon, 26 Feb 2024 16:06:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 20:11:19.993202
- Title: Comparing resource requirements of noisy quantum simulation algorithms
for the Tavis-Cummings model
- Title（参考訳）: Tavis-Cummingsモデルに対するノイズ量子シミュレーションアルゴリズムのリソース要求の比較
- Authors: Alisa Haukisalmi, Matti Raasakka, Ilkka Tittonen
- Abstract要約: フォールトトレラントな量子コンピュータは、古典的な計算では不可能な量子システムのシミュレーションを促進することができる。
デバイスノイズを緩和するための量子エラー緩和(QEM)や、古典的な最適化とパラメータ化量子回路を組み合わせた変分量子アルゴリズム(VQA)などがある。
ゼロノイズ外挿法(ZNE)と回路折り畳みによる雑音増幅法、インクリメンタル構造学習法(ISL)を比較した。
システムサイズが小さい場合,ISL は ZNE よりも誤差が小さいが,ZNE が優れている 4 キュービットに対して正しいダイナミクスを生成できないことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fault-tolerant quantum computers could facilitate the simulation of quantum
systems unfeasible for classical computation. However, the noisy
intermediate-scale quantum (NISQ) devices of the present and near term are
limited and their utilisation requires additional strategies. These include
quantum error mitigation (QEM) for alleviating device noise, and variational
quantum algorithms (VQAs) which combine classical optimization with
short-depth, parameterized quantum circuits. We compare two such methods:
zero-noise extrapolation (ZNE) with noise amplification by circuit folding, and
incremental structural learning (ISL), a type of circuit recompiling VQA. These
are applied to Trotterized time-evolution of the Tavis--Cummings model (TCM)
under a noise simulation. Since both methods add circuit evaluation overhead,
it is of interest to see how they compare both in the accuracy of the dynamics
they produce, and in terms of the quantum resources used. Additionally, noisy
recompilation of time-evolution circuits with ISL has not previously been
explored. We find that while ISL achieves lower error than ZNE for smaller
system sizes, it fails to produce correct dynamics for 4 qubits, where ZNE is
superior. Diverging resource requirements for ISL and ZNE are observed, with
ISL achieving low circuit depths at the cost of a large number of circuit
evaluations.
- Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子コンピュータは、古典計算では実現不可能な量子システムのシミュレーションを促進することができる。
しかし、現在および近未来のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスは制限されており、その利用にはさらなる戦略が必要である。
デバイスノイズを緩和するための量子エラー緩和(QEM)や、古典的な最適化とパラメータ化量子回路を組み合わせた変分量子アルゴリズム(VQA)などがある。
我々は、ゼロノイズ外挿法(ZNE)と回路折り畳みによるノイズ増幅法(ISL)と、VQAの回路再コンパイル方式であるインクリメンタル構造学習(ISL)を比較した。
これらは、ノイズシミュレーションによるTavis-Cummingsモデル(TCM)の時間進化に応用される。
どちらの手法も回路評価のオーバーヘッドを増大させるため、それらが生成する力学の精度と使用する量子資源の両面でどのように比較されるかは注目に値する。
さらに、ILLによる時間進化回路の雑音再コンパイルは、これまで検討されていない。
システムサイズが小さい場合,ISL は ZNE よりも誤差が小さいが,ZNE が優れている 4 キュービットに対して正しいダイナミクスを生成できないことがわかった。
ISLとZNEのリソース要件の多様化が観察され、ICLは多数の回路評価を犠牲にして低回路深度を実現している。
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