論文の概要: Robust shallow shadows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06022v1
• Date: Thu, 9 May 2024 18:00:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 17:36:09.257203
• Title: Robust shallow shadows
• Title（参考訳）: ロバストな浅い影
• Authors: Renato M. S. Farias, Raghavendra D. Peddinti, Ingo Roth, Leandro Aolita,
• Abstract要約: 浅層計測回路の幅広いクラスを対象としたロバストなシャドウ推定プロトコルを提案する。 テンソルネットワークツールを用いて実験データから直接推定する方法を示す。 提案手法は,現在および近時雑音量子デバイスの実用的制約の下で,大域回転による影推定の可能性の最大化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.251657752676152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a robust shadow estimation protocol for wide classes of shallow measurement circuits that mitigates noise as long as the effective measurement map is locally unitarily invariant. This is in practice an excellent approximation, encompassing for instance the case of ideal single-qubit Clifford gates composing the first circuit layer of an otherwise arbitrary circuit architecture and even non-Markovian, gate-dependent noise in the rest of the circuit. We argue that for approximately local noise the measurement channel has an efficient matrix-product (tensor-train) representation, and show how to estimate this directly from experimental data using tensor-network tools, eliminating the need for analytical or numeric calculations. We illustrate the relevance of our method with both numerics and proof-of-principle experiments on an IBM Q device. Numerically, we show that, while unmitigated shallow shadows with noisy circuits become more biased as the depth increases, robust ones become more accurate for relevant parameter regimes. Experimentally, we observe major bias reductions in two simple fidelity estimation tasks using 5-qubit circuits with up to 2 layers of entangling gates using the mitigated variant, of close to an order of magnitude for $10^4$ measurement shots, e.g. Under the practical constraints of current and near-term noisy quantum devices, our method maximally realizes the potential of shadow estimation with global rotations.
• Abstract（参考訳）: 実測値が局所的に不変である限り、ノイズを緩和する浅層計測回路の幅広いクラスに対して、ロバストなシャドウ推定プロトコルを提案する。 これは実際には優れた近似であり、例えば、任意の回路アーキテクチャの最初の回路層を構成する理想的な1量子ビットクリフォードゲートや、回路の他の部分で非マルコフ的なゲート依存ノイズを含む。 ほぼ局所的な雑音に対して、測定チャネルは効率的な行列積(テンソルトレイン)表現を持ち、テンソルネットワークツールを用いて実験データから直接これを推定する方法を示し、解析的・数値計算の必要性を排除している。 本稿では,IBM Q デバイス上での数値実験と実証実験の両面から,本手法の妥当性について述べる。 数値的には、ノイズ回路を持つ未緩和の浅い影は、深さが大きくなるにつれて偏りが増す一方、ロバストな影は関連するパラメーター系ではより正確になる。 実験により,2つの簡単な忠実度推定タスクにおいて,最大2層の密閉ゲートを持つ5量子ビット回路を用いて,最大10^4$の計測ショットの桁数に近い5量子ビット回路を用いて大きなバイアス低減を観測した。

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