論文の概要: Fault Tolerance Embedded in a Quantum-Gap-Estimation Algorithm with Trial-State Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10306v1
- Date: Thu, 16 May 2024 17:57:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 13:23:28.319799
- Title: Fault Tolerance Embedded in a Quantum-Gap-Estimation Algorithm with Trial-State Optimization
- Title(参考訳): 試行状態最適化を用いた量子ギャップ推定アルゴリズムにおける耐故障性
- Authors: Woo-Ram Lee, Nathan M. Myers, V. W. Scarola,
- Abstract要約: その結果, ノイズ閾値を超えるスペクトルピークを増幅することができ, ギャップ推定誤差を低減できることがわかった。
この結果から,近時雑音量子コンピュータにおける正確な量子シミュレーションの可能性を明らかにした。
- 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: We construct a hybrid quantum algorithm to estimate gaps in many-body energy spectra and prove that it is inherently fault-tolerant to global multi-qubit depolarizing noise. Using trial-state optimization without active error correction, we show that the spectral peak of an exact target gap can be amplified beyond the noise threshold, thereby reducing gap-estimate error. We numerically verify fault tolerance using the Qiskit Aer simulator with a model of common mid-circuit noise channels. Our results reveal the potential for accurate quantum simulations on near-term noisy quantum computers.
- Abstract(参考訳): 我々は、多体エネルギースペクトルのギャップを推定するハイブリッド量子アルゴリズムを構築し、それが本質的に大域的マルチキュービット除極雑音に対するフォールトトレラントであることを証明した。
アクティブな誤差補正を伴わない試行状態最適化を用いて、ノイズ閾値を超える精度の高い目標ギャップのスペクトルピークを増幅し、ギャップ推定誤差を低減できることを示す。
我々は,Qiskit Aerシミュレータを用いて,一般的な中回路ノイズチャネルのモデルを用いて耐故障性を検証する。
この結果から,近時雑音量子コンピュータにおける正確な量子シミュレーションの可能性を明らかにした。
関連論文リスト
- Non-Markovian Noise Mitigation: Practical Implementation, Error Analysis, and the Role of Environment Spectral Properties [3.1003326924534482]
非マルコフ雑音に対するQEMフレームワークにおける確率的誤差キャンセル(PEC)法を拡張して非マルコフ雑音除去(NMNM)法を提案する。
我々は,QEMの全体近似誤差とサンプリングオーバーヘッドと環境のスペクトル特性との直接接続を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T07:22:06Z) - Bayesian Quantum Amplitude Estimation [49.1574468325115]
本稿では,量子振幅推定のための雑音対応ベイズアルゴリズムであるBAEを紹介する。
我々は,BAEがハイゼンベルク限界推定を達成し,他の手法と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T18:09:41Z) - Lindblad-like quantum tomography for non-Markovian quantum dynamical maps [46.350147604946095]
本稿では,Lindblad-like quantum tomography (L$ell$QT) を量子情報プロセッサにおける時間相関ノイズの量子的特徴付け手法として紹介する。
単一量子ビットの強調力学について、L$ell$QT を詳細に論じ、量子進化の複数のスナップショットを可能性関数に含めることの重要性を正確に理解することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T19:29:12Z) - Noise-induced transition in optimal solutions of variational quantum
algorithms [0.0]
変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い量子ハードウェアで実用的な量子優位性を実現するための有望な候補である。
スピンチェーンモデルの基底状態を計算する変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムについて検討し,ノイズが最適化に与える影響について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T08:31:49Z) - Power Characterization of Noisy Quantum Kernels [52.47151453259434]
一般化誤差が小さい場合でも,量子カーネル法は予測能力に乏しい。
我々は、量子計算にノイズの多い量子カーネル法を用いるために重要な警告を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-31T01:02:16Z) - Robust ground-state energy estimation under depolarizing noise [4.969229261095783]
我々は,大域的な分極誤差チャネルの下で頑健な新しい基底状態エネルギー推定アルゴリズムを提案する。
本研究は, 脱分極雑音の存在下での地中エネルギー推定の可能性を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-20T22:30:12Z) - Leveraging hardware-control imperfections for error mitigation via
generalized quantum subspace [0.8399688944263843]
完全フォールトトレランスのない量子コンピューティングの時代には、量子エラー緩和技術を通じてノイズ効果を抑え、量子デバイスの計算能力を高めることが不可欠である。
最も効果的なノイズ非依存誤差緩和スキームの1つは、一般化量子部分空間展開(GSE)法である。
本稿では,異なるノイズレベルを持つ量子状態のコピーを用いた誤り緩和量子状態を構成するフォールト・サブスペース法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-14T07:01:30Z) - Numerical Simulations of Noisy Quantum Circuits for Computational
Chemistry [51.827942608832025]
短期量子コンピュータは、小さな分子の基底状態特性を計算することができる。
計算アンサッツの構造と装置ノイズによる誤差が計算にどのように影響するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-31T16:33:10Z) - Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。
特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-27T21:15:35Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T18:00:05Z) - Policy Gradient based Quantum Approximate Optimization Algorithm [2.5614220901453333]
本稿では,QAOAの変動パラメータをノイズキャンバス方式で最適化するために,政策段階に基づく強化学習アルゴリズムが適していることを示す。
単一および多ビット系における量子状態伝達問題に対するアルゴリズムの性能解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-04T00:46:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。