論文の概要: Dynamic Resource Allocation with Quantum Error Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05565v4
• Date: Thu, 12 Dec 2024 16:41:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:50:06.383426
• Title: Dynamic Resource Allocation with Quantum Error Detection
• Title（参考訳）: 量子エラー検出による動的資源配分
• Authors: Quinn Langfitt, Alvin Gonzales, Joshua Gao, Ji Liu, Zain H. Saleem, Nikos Hardavellas, Kaitlin N. Smith,
• Abstract要約: パウリチェックを適用した新しい資源配分フレームワークを提案する。 本稿では,量子系の雑音特性を推定する可能性を強調する。 パウリチェックによる動的量子リソース割り当ては、最先端のマッピング技術より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.436934066461625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum processing units (QPUs) are highly heterogeneous in terms of physical qubit performance. To add even more complexity, drift in quantum noise landscapes has been well-documented. This makes resource allocation a challenging problem whenever a quantum program must be mapped to hardware. As a solution, we propose a novel resource allocation framework that applies Pauli checks. Pauli checks have demonstrated their efficacy at error mitigation in prior work, and in this paper, we highlight their potential to infer the noise characteristics of a quantum system. Circuits with embedded Pauli checks can be executed on different regions of qubits, and the syndrome data created by error-detecting Pauli checks can be leveraged to guide quantum program outcomes toward regions that produce higher-fidelity final distributions. Using noisy simulation and a real QPU testbed, we show that dynamic quantum resource allocation with Pauli checks can outperform state-of-art mapping techniques, such as those that are noise-aware. Further, when applied toward the Quantum Approximate Optimization Algorithm, techniques guided by Pauli checks demonstrate the ability to increase circuit fidelity 11% on average, and up to 33%.
• Abstract（参考訳）: 量子処理ユニット(QPU)は物理量子ビット性能の点で非常に異質である。 さらに複雑さを増すために、量子ノイズの風景のドリフトは十分に文書化されている。 これにより、量子プログラムをハードウェアにマッピングしなければならない場合、リソース割り当ては難しい問題となる。 解決策として,パウリチェックを適用した新たな資源配分フレームワークを提案する。 パウリ小切手は, 先行研究において誤差低減効果を示し, 本論文では, 量子系の雑音特性を推定する可能性を強調した。 パウリチェックを組み込んだ回路は、キュービットの異なる領域で実行することができ、エラー検出されたパウリチェックによって生成されたシンドロームデータを利用して、より忠実な最終分布を生成する領域へ量子プログラムの結果を導くことができる。 雑音のシミュレーションと実QPUテストベッドを用いて、パウリチェックによる動的量子リソース割り当ては、ノイズを認識できるような最先端のマッピング技術より優れていることを示す。 さらに、量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm)に適用すると、パウリチェックによって導かれた手法は、回路の忠実度を平均で11%、最大で33%向上することを示す。

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