論文の概要: Bounding the systematic error in quantum error mitigation due to model violation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10985v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 16:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 12:55:01.414253
• Title: Bounding the systematic error in quantum error mitigation due to model violation
• Title（参考訳）: モデル違反による量子誤差緩和における系統的誤差の境界
• Authors: L. C. G. Govia, S. Majumder, S. V. Barron, B. Mitchell, A. Seif, Y. Kim, C. J. Wood, E. J. Pritchett, S. T. Merkel, D. C. McKay,
• Abstract要約: 本研究では,エラーモデルの不正確さがエラー軽減に与える影響について,上界を効率的に計算する手法を開発した。 我々のプロトコルは追加の実験を必要とせず、代わりにエラーモデルとエラー学習データの比較に頼っている。 推定上界は、通常、ランダム回路上での誤差軽減の最悪の観測性能に近いことが示される。
• 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: Quantum error mitigation is a promising route to achieving quantum utility, and potentially quantum advantage in the near-term. Many state-of-the-art error mitigation schemes use knowledge of the errors in the quantum processor, which opens the question to what extent inaccuracy in the error model impacts the performance of error mitigation. In this work, we develop a methodology to efficiently compute upper bounds on the impact of error-model inaccuracy in error mitigation. Our protocols require no additional experiments, and instead rely on comparisons between the error model and the error-learning data from which the model is generated. We demonstrate the efficacy of our methodology by deploying it on an IBM Quantum superconducting qubit quantum processor, and through numerical simulation of standard error models. We show that our estimated upper bounds are typically close to the worst observed performance of error mitigation on random circuits. Our methodology can also be understood as an operationally meaningful metric to assess the quality of error models, and we further extend our methodology to allow for comparison between error models. Finally, contrary to what one might expect we show that observable error in noisy layered circuits of sufficient depth is not always maximized by a Clifford circuit, which may be of independent interest.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー軽減は、量子ユーティリティを達成するための有望な経路であり、短期的には潜在的に量子的優位性である。 多くの最先端のエラー軽減スキームは、量子プロセッサのエラーに関する知識を使用しており、エラーモデルにおける不正確さがエラー軽減のパフォーマンスにどの程度影響するかという疑問を提起している。 本研究では,誤りモデルの不正確さがエラー軽減に与える影響について,上界を効率的に計算する手法を開発した。 我々のプロトコルは、追加の実験を必要とせず、代わりに、エラーモデルと、モデルが生成されるエラー学習データの比較に依存する。 我々は,IBM 量子超伝導量子ビット量子プロセッサ上に実装し,標準誤差モデルの数値シミュレーションにより提案手法の有効性を実証する。 推定上界は、通常、ランダム回路上での誤差軽減の最悪の観測性能に近いことが示される。 提案手法は, 誤差モデルの品質を評価するための操作的に意味のある指標として理解することができ, さらに, 誤差モデルの比較を可能にするため, 方法論をさらに拡張する。 最後に、十分な深さのノイズのある層状回路における可観測誤差が、独立な興味を持つクリフォード回路によって常に最大化されることは、予想に反している。

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