論文の概要: Quantum subspace expansion in the presence of hardware noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09132v1
• Date: Sun, 14 Apr 2024 02:48:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 15:27:43.950940
• Title: Quantum subspace expansion in the presence of hardware noise
• Title（参考訳）: ハードウェアノイズの存在下での量子部分空間展開
• Authors: João C. Getelina, Prachi Sharma, Thomas Iadecola, Peter P. Orth, Yong-Xin Yao,
• Abstract要約: 現在の量子処理ユニット(QPU)の基底状態エネルギーの発見は課題を呈し続けている。 ハードウェアノイズは、パラメタライズド量子回路の表現性とトレーニング性の両方に深刻な影響を及ぼす。 量子サブスペース拡張とVQEを統合する方法を示し、量子コンピューティング能力と古典コンピューティング能力とコストの最適なバランスを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finding ground state energies on current quantum processing units (QPUs) using algorithms like the variational quantum eigensolver (VQE) continues to pose challenges. Hardware noise severely affects both the expressivity and trainability of parametrized quantum circuits, limiting them to shallow depths in practice. Here, we demonstrate that both issues can be addressed by synergistically integrating VQE with a quantum subspace expansion, allowing for an optimal balance between quantum and classical computing capabilities and costs. We perform a systematic benchmark analysis of the iterative quantum-assisted eigensolver of [K. Bharti and T. Haug, Phys. Rev. A {\bf 104}, L050401 (2021)] in the presence of hardware noise. We determine ground state energies of 1D and 2D mixed-field Ising spin models on noisy simulators and on the IBM QPUs ibmq_quito (5 qubits) and ibmq_guadalupe (16 qubits). To maximize accuracy, we propose a suitable criterion to select the subspace basis vectors according to the trace of the noisy overlap matrix. Finally, we show how to systematically approach the exact solution by performing controlled quantum error mitigation based on probabilistic error reduction on the noisy backend fake_guadalupe.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)のようなアルゴリズムを用いて、現在の量子処理ユニット(QPU)の基底状態エネルギーを求めることは、引き続き課題となる。 ハードウェアノイズはパラメタライズド量子回路の表現性とトレーニング性の両方に大きく影響し、実際は浅い深さに制限される。 ここでは、VQEと量子部分空間の拡張を相乗的に統合することにより、量子コンピューティング能力とコストの最適バランスを実現できることを実証する。 我々は[K]の反復量子支援固有解器の系統的ベンチマーク解析を行う。 Bharti and T. Haug, Phys ハードウェアノイズの存在下でのA {\displaystyle A} 104}, L050401 (2021)] ノイズシミュレータとIBM QPUs ibmq_quito (5 qubits) および ibmq_guadalupe (16 qubits) 上で, 1D と 2D の混合場イジングスピンモデルの基底状態エネルギーを決定する。 精度を最大化するために、雑音重なり行列のトレースに応じて部分空間基底ベクトルを選択するのに適した基準を提案する。 最後に、ノイズの多いバックエンドのフェイク_guadalupe上での確率的誤り低減に基づいて、制御された量子誤差軽減を行うことにより、正確な解に体系的にアプローチする方法を示す。

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