論文の概要: Clapton: Clifford-Assisted Problem Transformation for Error Mitigation in Variational Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15721v1
- Date: Sat, 22 Jun 2024 03:33:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 20:54:52.672774
- Title: Clapton: Clifford-Assisted Problem Transformation for Error Mitigation in Variational Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: Clapton: 変分量子アルゴリズムにおける誤り除去のためのクリフォード支援問題変換
- Authors: Lennart Maximilian Seifert, Siddharth Dangwal, Frederic T. Chong, Gokul Subramanian Ravi,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、近い将来に量子優位性を示す。
VQAにおける誤り除去のためのClifford-Assisted Problem Transformationを提案する。
Claptonはエンドツーエンドのアプリケーション・ツー・デバイス・フレームワークとして構築されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7015666227483512
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) show potential for quantum advantage in the near term of quantum computing, but demand a level of accuracy that surpasses the current capabilities of NISQ devices. To systematically mitigate the impact of quantum device error on VQAs, we propose Clapton: Clifford-Assisted Problem Transformation for Error Mitigation in Variational Quantum Algorithms. Clapton leverages classically estimated good quantum states for a given VQA problem, classical simulable models of device noise, and the variational principle for VQAs. It applies transformations on the VQA problem's Hamiltonian to lower the energy estimates of known good VQA states in the presence of the modeled device noise. The Clapton hypothesis is that as long as the known good states of the VQA problem are close to the problem's ideal ground state and the device noise modeling is reasonably accurate (both of which are generally true), then the Clapton transformation substantially decreases the impact of device noise on the ground state of the VQA problem, thereby increasing the accuracy of the VQA solution. Clapton is built as an end-to-end application-to-device framework and achieves mean VQA initialization improvements of 1.7x to 3.7x, and up to a maximum of 13.3x, over the state-of-the-art baseline when evaluated for a variety of scientific applications from physics and chemistry on noise models and real quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子コンピューティングの短期において量子優位性を示すが、NISQデバイスの現在の能力を超える精度のレベルを要求する。
量子デバイスエラーがVQAに与える影響を系統的に緩和するために,変分量子アルゴリズムにおける誤り除去のためのクラプトン:クリフォード支援問題変換を提案する。
クラプトンは、与えられたVQA問題、古典的なデバイスノイズのシミュレーション可能なモデル、およびVQAの変動原理に対して古典的に推定された良い量子状態を利用する。
これは、モデル化されたデバイスノイズの存在下で、既知の良いVQA状態のエネルギー推定を低くするために、VQA問題のハミルトニアンに変換を適用する。
クラプトン仮説は、VQA問題の既知良状態が問題の理想的な基底状態に近く、デバイスノイズモデリングが合理的に正確である限り(どちらも概ね正しい)、クラプトン変換はVQA問題の基底状態に対するデバイスノイズの影響を著しく減少させ、VQA解の精度を増大させる。
Claptonはエンド・ツー・エンドのアプリケーション・ツー・デバイス・フレームワークとして構築され、1.7xから3.7xまでの平均VQA初期化改善を最大13.3xまで達成している。
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