論文の概要: GALIC: Hybrid Multi-Qubitwise Pauli Grouping for Quantum Computing Measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00576v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 19:55:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:17.402999
• Title: GALIC: Hybrid Multi-Qubitwise Pauli Grouping for Quantum Computing Measurement
• Title（参考訳）: GALIC: 量子コンピューティング計測のためのハイブリッドマルチビットワイドパウリグルーピング
• Authors: Matthew X. Burns, Chenxu Liu, Samuel Stein, Bo Peng, Karol Kowalski, Ang Li,
• Abstract要約: 本稿では,コンテキスト対応のハイブリッド可換性関係を設計するためのフレームワークを提案する。 GALIC interpolates between fully commtativity (FC) and qubit-wise commtativity (QWC) エラー抑制は、キュービット接続よりもデバイス対応推定器のばらつきに10ドル以上かかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.284897758481478
• License:
• Abstract: Observable estimation is a core primitive in NISQ-era algorithms targeting quantum chemistry applications. To reduce the state preparation overhead required for accurate estimation, recent works have proposed various simultaneous measurement schemes to lower estimator variance. Two primary grouping schemes have been proposed: fully commutativity (FC) and qubit-wise commutativity (QWC), with no compelling means of interpolation. In this work we propose a generalized framework for designing and analyzing context-aware hybrid FC/QWC commutativity relations. We use our framework to propose a noise-and-connectivity aware grouping strategy: Generalized backend-Aware pauLI Commutation (GALIC). We demonstrate how GALIC interpolates between FC and QWC, maintaining estimator accuracy in Hamiltonian estimation while lowering variance by an average of 20\% compared to QWC. We also explore the design space of near-term quantum devices using the GALIC framework, specifically comparing device noise levels and connectivity. We find that error suppression has a more than $10\times$ larger impact on device-aware estimator variance than qubit connectivity with even larger correlation differences in estimator biases.
• Abstract（参考訳）: 観測可能な推定は、量子化学応用をターゲットとしたNISQ-eraアルゴリズムのコアプリミティブである。 高精度な推定に要する状態準備のオーバーヘッドを軽減するため,近年の研究では,推定値の分散を低減させる様々な同時測定手法が提案されている。 完全可換性(FC)とqubit-wise可換性(QWC)の2つの主要なグループ化スキームが提案されている。 本研究では、文脈対応ハイブリッドFC/QWCの可換性関係を設計・解析するための一般化されたフレームワークを提案する。 我々は,騒音と接続性に配慮したグループ化戦略を提案する。 我々は, GALIC が FC と QWC の間でどのように補間し, ハミルトン推定における推定値の精度を維持しながら, QWC と比較して平均 20 % のばらつきを低下させるかを示した。 また、GALICフレームワークを用いて、デバイスノイズレベルと接続性を比較することで、短期量子デバイスの設計空間についても検討する。 誤差抑制は、キュービット接続よりもデバイス認識推定器のばらつきに大きな影響を与え、推定器のバイアスの相関性はさらに大きい。

関連論文リスト

• Semiparametric conformal prediction [79.6147286161434]
  リスクに敏感なアプリケーションは、複数の、潜在的に相関したターゲット変数に対して、よく校正された予測セットを必要とする。 スコアをランダムなベクトルとして扱い、それらの連接関係構造を考慮した予測セットを構築することを目的とする。 実世界のレグレッション問題に対して,所望のカバレッジと競争効率について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T14:29:02Z)
• Trade-off between Bagging and Boosting for quantum separability-entanglement classification [0.0]
  量子分離性問題に対するランダムアンダーサンプリングブースターCHA(RUSBCHA)の長所と短所を比較した。 結果は、RUSBCHAがBCHAアプローチに代わるものであることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T15:29:35Z)
• A Parameter-Free Two-Bit Covariance Estimator with Improved Operator Norm Error Rate [23.116373524718988]
  両問題に同時に対処する2ビット共分散行列推定器を提案する。 エントリ毎に異なるディザリングスケールを利用することで、我々の推定器は演算子ノルム誤差率の改善を享受する。 提案手法は、ディザリングスケールがデータによって完全に決定されるため、いかなるチューニングパラメータも不要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T14:31:24Z)
• Lower Bounds on Number of QAOA Rounds Required for Guaranteed Approximation Ratios [0.0]
  量子交互作用素アンサッツ(QAOA)に必要なラウンド数に対する最初の下界のいくつかを提供する。 このタイプのQAOAは、ほとんどの問題に対して一定の近似比を保証するために少なくとも複数のラウンドを必要とすることを示す。 我々のフレームワークは、すべての局所的なコスト問題に自明な制約を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:10:20Z)
• Measuring NISQ Gate-Based Qubit Stability Using a 1+1 Field Theory and Cycle Benchmarking [50.8020641352841]
  量子ハードウェアプラットフォーム上でのコヒーレントエラーを, サンプルユーザアプリケーションとして, 横フィールドIsing Model Hamiltonianを用いて検討した。 プロセッサ上の物理位置の異なる量子ビット群に対する、日中および日中キュービット校正ドリフトと量子回路配置の影響を同定する。 また,これらの測定値が,これらの種類の誤差をよりよく理解し,量子計算の正確性を評価するための取り組みを改善する方法についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-08T23:12:55Z)
• A Unified Framework for Multi-distribution Density Ratio Estimation [101.67420298343512]
  バイナリ密度比推定(DRE)は多くの最先端の機械学習アルゴリズムの基礎を提供する。 ブレグマン最小化の発散の観点から一般的な枠組みを開発する。 我々のフレームワークはバイナリDREでそれらのフレームワークを厳格に一般化する手法に導かれることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T01:23:20Z)
• Adaptive estimation of quantum observables [4.567122178196833]
  本稿では,予め取得したデータに基づいて推定器を適応的に修正する計測手法を提案する。 AEQuOと呼ばれる我々のアルゴリズムは、観測可能な推定平均と関連する誤差の両方を継続的に監視する。 我々は、AEQuOが全ての最先端手法を改善するエラー推定を提供する化学ハミルトニアンのプロトコルをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T17:49:16Z)
• Solving correlation clustering with QAOA and a Rydberg qudit system: a full-stack approach [94.37521840642141]
  量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)とクォーディットを用いた相関クラスタリング問題について検討する。 具体的には、中性原子量子コンピュータを検討し、相関クラスタリングのためのフルスタックアプローチを提案する。 ゲート数によって定量化されるように、quditの実装はqubitエンコーディングよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T11:07:38Z)
• AQD: Towards Accurate Fully-Quantized Object Detection [94.06347866374927]
  本稿では,浮動小数点演算を除去するために,AQDと呼ばれる高精度な量子化オブジェクト検出ソリューションを提案する。 我々のAQDは、非常に低ビットのスキームの下での完全精度と比較して、同等またはそれ以上の性能を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T09:07:29Z)
• APQ: Joint Search for Network Architecture, Pruning and Quantization Policy [49.3037538647714]
  本稿では,リソース制約のあるハードウェア上での効率的なディープラーニング推論のためのAPQを提案する。 ニューラルアーキテクチャ、プルーニングポリシー、量子化ポリシーを別々に検索する従来の方法とは異なり、我々はそれらを共同で最適化する。 同じ精度で、APQはMobileNetV2+HAQよりもレイテンシ/エネルギーを2倍/1.3倍削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T16:09:17Z)

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。