論文の概要: Robust quantum gap estimation with a noise-resilient hybrid algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10306v2
- Date: Thu, 19 Dec 2024 19:36:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 16:20:09.820223
- Title: Robust quantum gap estimation with a noise-resilient hybrid algorithm
- Title（参考訳）: 雑音-弾性ハイブリッドアルゴリズムによるロバスト量子ギャップ推定
- Authors: Woo-Ram Lee, Nathan M. Myers, V. W. Scarola,
- Abstract要約: 本稿では,多体エネルギースペクトルのギャップを推定するためのハイブリッド量子アルゴリズムを提案する。
我々の分析は、数値的手法を用いてより広範なマルコフノイズのクラスに拡張する。
アルゴリズムの堅牢性は、Qiskit AerシミュレータのノイズシミュレーションとIBM Quantumプロセッサのデモによって実証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: We present a hybrid quantum algorithm for estimating gaps in many-body energy spectra, supported by an analytic proof of its inherent resilience to state preparation and measurement errors, as well as global multi-qubit depolarizing noise. Our analysis extends to a broader class of Markovian noise using numerical methods. By leveraging trial-state optimization and classical signal processing, we amplify the signal peak corresponding to the exact target gap beyond the noise threshold, significantly reducing gap estimate errors. The algorithm's robustness is demonstrated through noisy simulations on the Qiskit Aer simulator and demonstrations on IBM Quantum processors. These results underscore its potential for enabling accurate quantum simulations on near-term noisy quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多体エネルギースペクトルのギャップを推定するためのハイブリッド量子アルゴリズムを提案する。
我々の分析は、数値的手法を用いてより広範なマルコフノイズのクラスに拡張する。
実験状態最適化と古典的な信号処理を利用して、ノイズ閾値を超える正確な目標ギャップに対応する信号ピークを増幅し、ギャップ推定誤差を著しく低減する。
アルゴリズムの堅牢性は、Qiskit AerシミュレータのノイズシミュレーションとIBM Quantumプロセッサのデモによって実証される。
これらの結果は、近未来のノイズ量子デバイス上で正確な量子シミュレーションを可能にする可能性を強調している。
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