論文の概要: Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with
Shallow Shadows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17911v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 21:53:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 17:07:50.082986
- Title: Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with
Shallow Shadows
- Title（参考訳）: 浅影を用いたロバストかつ効率的な量子特性学習の実証
- Authors: Hong-Ye Hu, Andi Gu, Swarnadeep Majumder, Hang Ren, Yipei Zhang, Derek
S. Wang, Yi-Zhuang You, Zlatko Minev, Susanne F. Yelin, Alireza Seif
- Abstract要約: 本稿では,現在の量子コンピューティングプラットフォーム上での量子状態のキャラクタリゼーションのための,頑健な浅層影プロトコルを提案する。
提案プロトコルは, 期待値, 忠実度, 絡み合いエントロピーなどの状態特性を, サンプルの複雑さを低く保ちながら正確に復元する。
この理論的および実験的分析を組み合わせることで、ロバストな浅い影プロトコルは、スケーラブルで堅牢でサンプル効率のよいプロトコルとして位置づけられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.412425180760368
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Extracting information efficiently from quantum systems is a major component
of quantum information processing tasks. Randomized measurements, or classical
shadows, enable predicting many properties of arbitrary quantum states using
few measurements. While random single qubit measurements are experimentally
friendly and suitable for learning low-weight Pauli observables, they perform
poorly for nonlocal observables. Prepending a shallow random quantum circuit
before measurements maintains this experimental friendliness, but also has
favorable sample complexities for observables beyond low-weight Paulis,
including high-weight Paulis and global low-rank properties such as fidelity.
However, in realistic scenarios, quantum noise accumulated with each additional
layer of the shallow circuit biases the results. To address these challenges,
we propose the robust shallow shadows protocol. Our protocol uses Bayesian
inference to learn the experimentally relevant noise model and mitigate it in
postprocessing. This mitigation introduces a bias-variance trade-off:
correcting for noise-induced bias comes at the cost of a larger estimator
variance. Despite this increased variance, as we demonstrate on a
superconducting quantum processor, our protocol correctly recovers state
properties such as expectation values, fidelity, and entanglement entropy,
while maintaining a lower sample complexity compared to the random single qubit
measurement scheme. We also theoretically analyze the effects of noise on
sample complexity and show how the optimal choice of the shallow shadow depth
varies with noise strength. This combined theoretical and experimental analysis
positions the robust shallow shadow protocol as a scalable, robust, and
sample-efficient protocol for characterizing quantum states on current quantum
computing platforms.
- Abstract（参考訳）: 量子システムから効率的に情報を抽出することは、量子情報処理タスクの主要なコンポーネントである。
ランダム化された測定(古典影)は、任意の量子状態の多くの特性をわずかな測定で予測できる。
ランダムな単一量子ビットの測定は実験的に親和性があり、低重量のpauli観測値の学習に適しているが、非局所観測値では不十分である。
測定前の浅いランダム量子回路に先行して、この実験的な親和性を維持するが、高重量のポーリスやフィデリティのような大域的な低ランク特性を含む、低重量のポーリス以外の可観測性には好適なサンプル複雑さがある。
しかし、現実的なシナリオでは、浅い回路の各層に量子ノイズが蓄積され、結果が偏る。
これらの課題に対処するため,我々はhash shadowsプロトコルを提案する。
提案プロトコルはベイズ推定を用いて実験的なノイズモデルを学び,後処理において緩和する。
この緩和はバイアス分散のトレードオフをもたらし、ノイズ誘起バイアスの補正はより大きい推定値分散のコストで行われる。
このような分散の増大にもかかわらず、超伝導量子プロセッサで示すように、我々のプロトコルは、ランダムな単一量子ビット測定方式に比べて低いサンプル複雑さを維持しながら、期待値、忠実度、絡み合いエントロピーなどの状態特性を正確に回復する。
また, ノイズがサンプルの複雑さに与える影響を理論的に解析し, 浅い影の深さの最適選択が雑音強度によってどう変化するかを示す。
この理論と実験的分析の組み合わせは、ロバストな浅層影プロトコルを、現在の量子コンピューティングプラットフォーム上で量子状態を特徴付けるスケーラブルでロバストでサンプル効率の良いプロトコルとして位置づけている。
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