論文の概要: Logical Error Rates for a [[4,2,2]]-Encoded Variational Quantum Eigensolver Ansatz

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03032v1
• Date: Sun, 5 May 2024 19:02:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 15:24:13.344240
• Title: Logical Error Rates for a [[4,2,2]]-Encoded Variational Quantum Eigensolver Ansatz
• Title（参考訳）: a[4,2,2]-エンコードされた変分量子固有解法アンザッツの論理誤差率
• Authors: Meenambika Gowrishankar, Daniel Claudino, Jerimiah Wright, Travis Humble,
• Abstract要約: 量子誤り検出符号は、符号化された変分量子固有解法の論理誤差率、精度、精度をいかに改善するかを定量化する。 選択後の最も積極的な戦略は, サンプルの損失が増大しても, 符号化された推定値の精度と精度を向上することを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Application benchmarks that run on noisy, intermediate-scale quantum (NISQ) computing devices require techniques for mitigating errors to improve accuracy and precision. Quantum error detection codes offer a framework by which to encode quantum computations and identify when errors occur. However, the subsequent logical error rate depends on the encoded application circuit as well as the underlying noise. Here, we quantify how the [[4,2,2]] quantum error detection code improves the logical error rate, accuracy, and precision of an encoded variational quantum eigensolver (VQE) application. We benchmark the performance of the encoded VQE for estimating the energy of the hydrogen molecule with a chemical accuracy of 1.6 mHa while managing the trade-off between probability of success of various post-selection methods. Using numerical simulation of the noisy mixed state preparation, we find that the most aggressive post-selection strategies improve the accuracy and precision of the encoded estimates even at the cost of increasing loss of samples.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)コンピューティングデバイス上で動作するアプリケーションベンチマークでは、精度と精度を改善するためにエラーを緩和する技術が必要である。 量子エラー検出符号は、量子計算を符号化し、いつエラーが発生したかを特定するためのフレームワークを提供する。 しかし、その後の論理誤差率は、符号化されたアプリケーション回路と基礎となるノイズに依存する。 ここでは、[4,2,2]量子誤り検出コードが、符号化された変分量子固有解法(VQE)の論理誤差率、精度、精度をどのように改善するかを定量化する。 我々は, 水素分子のエネルギーを1.6mHaの化学的精度で推定するための符号化VQEの性能をベンチマークし, 種々のポストセレクション法の成功率のトレードオフを管理した。 ノイズ混合状態生成の数値シミュレーションを用いて, サンプルの損失増大コストにおいても, 最も積極的な選択後の手法により, 符号化された推定値の精度と精度が向上することが判明した。

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