論文の概要: Improved Quantum Computation using Operator Backpropagation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01897v1
- Date: Tue, 04 Feb 2025 00:03:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 14:58:31.396554
- Title: Improved Quantum Computation using Operator Backpropagation
- Title（参考訳）: 演算子バックプロパゲーションによる量子計算の改善
- Authors: Bryce Fuller, Minh C. Tran, Danylo Lykov, Caleb Johnson, Max Rossmannek, Ken Xuan Wei, Andre He, Youngseok Kim, DinhDuy Vu, Kunal Sharma, Yuri Alexeev, Abhinav Kandala, Antonio Mezzacapo,
- Abstract要約: 本稿では,古典シミュレーションと量子ハードウェアを統合して観測可能な期待値の計算を改善するフレームワークを提案する。
この枠組みでは、量子回路を2つのサブ回路に分割する: 古典的なコンピュータ上で実行される観測可能なハイゼンベルクのバックプロパゲートな進化を記述するもので、もう1つは量子プロセッサ上で実行される「シュル」オーディンガー進化である。
本手法の有効性をハミルトニアンシミュレーション問題に適用し,量子ハードウェアのみを用いた場合と比較して,より正確な予測値推定を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.066470263702309
- License:
- Abstract: Decoherence of quantum hardware is currently limiting its practical applications. At the same time, classical algorithms for simulating quantum circuits have progressed substantially. Here, we demonstrate a hybrid framework that integrates classical simulations with quantum hardware to improve the computation of an observable's expectation value by reducing the quantum circuit depth. In this framework, a quantum circuit is partitioned into two subcircuits: one that describes the backpropagated Heisenberg evolution of an observable, executed on a classical computer, while the other is a Schr\"odinger evolution run on quantum processors. The overall effect is to reduce the depths of the circuits executed on quantum devices, trading this with classical overhead and an increased number of circuit executions. We demonstrate the effectiveness of this method on a Hamiltonian simulation problem, achieving more accurate expectation value estimates compared to using quantum hardware alone.
- Abstract（参考訳）: 量子ハードウェアのデコヒーレンスは現在、実用的応用を制限している。
同時に、量子回路をシミュレートする古典的アルゴリズムが大幅に進歩している。
本稿では,古典シミュレーションを量子ハードウェアに統合し,量子回路の深さを小さくすることで観測可能な期待値の計算を改善するハイブリッドフレームワークを実証する。
この枠組みでは、量子回路を2つのサブ回路に分割する: 古典的なコンピュータ上で実行される観測可能なハイゼンベルクのバックプロパゲートな進化を記述する。
全体的な効果は、量子デバイス上で実行される回路の深さを減らし、古典的なオーバーヘッドと回路の実行回数の増加と引き換えにすることである。
本手法の有効性をハミルトニアンシミュレーション問題に適用し,量子ハードウェアのみを用いた場合と比較して,より正確な予測値推定を実現する。
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