論文の概要: Extension of Clifford Data Regression Methods for Quantum Error Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16653v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 18:38:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:19:51.344228
• Title: Extension of Clifford Data Regression Methods for Quantum Error Mitigation
• Title（参考訳）: 量子エラー低減のためのクリフォードデータ回帰法の拡張
• Authors: Jordi Pérez-Guijarro, Alba Pagès-Zamora, Javier R. Fonollosa,
• Abstract要約: 本研究は、クリフォードデータ回帰の2つの変種について検討し、元の回路に非自明なゲートセットを導入する。 第1の変種は元の回路のコピーを複数使用し、第2の変種は単一ビット回転の層を付加する。 これらの手法の性能を数値実験により評価し,根平均二乗誤差の低減を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9662978733004601
• License:
• Abstract: To address the challenge posed by noise in real quantum devices, quantum error mitigation techniques play a crucial role. These techniques are resource-efficient, making them suitable for implementation in noisy intermediate-scale quantum devices, unlike the more resource-intensive quantum error correction codes. A notable example of such a technique is Clifford Data Regression, which employs a supervised learning approach. This work investigates two variants of this technique, both of which introduce a non-trivial set of gates into the original circuit. The first variant uses multiple copies of the original circuit, while the second adds a layer of single-qubit rotations. Different characteristics of these methods are analyzed theoretically, such as their complexity, or the scaling of the error with various parameters. Additionally, the performance of these methods is evaluated through numerical experiments, demonstrating a reduction in root mean square error.
• Abstract（参考訳）: 実際の量子デバイスにおけるノイズによる課題に対処するためには、量子エラー軽減技術が重要な役割を果たす。 これらの手法は資源効率が高く、よりリソース集約的な量子誤り訂正符号とは異なり、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスの実装に適している。 このようなテクニックの顕著な例は、教師付き学習アプローチを採用したClifford Data Regressionである。 本研究は、この手法の2つの変種について検討し、どちらも元の回路に非自明なゲートセットを導入する。 第1の変種は元の回路のコピーを複数使用し、第2の変種は単一ビット回転の層を付加する。 これらの手法の異なる特徴は、その複雑さや様々なパラメータによる誤差のスケーリングなど、理論的に解析される。 さらに,これらの手法の性能を数値実験により評価し,根平均二乗誤差の低減を実証した。

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