論文の概要: CV4Quantum: Reducing the Sampling Overhead in Probabilistic Error Cancellation Using Control Variates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08735v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 19:18:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:06.752166
• Title: CV4Quantum: Reducing the Sampling Overhead in Probabilistic Error Cancellation Using Control Variates
• Title（参考訳）: CV4Quantum:制御変数を用いた確率的誤差キャンセラにおけるサンプリングオーバーヘッドの低減
• Authors: Prasanth Shyamsundar, Wern Yeen Yeong,
• Abstract要約: 準確率分解(QPD)は、短期量子ハードウェアの有用性を最大化する上で重要な役割を果たしている。 本稿では,QPDに基づく計算におけるサンプリングオーバーヘッドを削減する手法を提案する。 本研究では, PECに基づく評価の50%以上において, 与えられた精度を達成するために必要な試料数を50%以上削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Quasiprobabilistic decompositions (QPDs) play a key role in maximizing the utility of near-term quantum hardware. For example, Probabilistic Error Cancellation (PEC) (an error mitigation technique) and circuit cutting (which enables large quantum computations to be performed on quantum hardware with a limited number of qubits) both involve QPDs. Computations based on QPDs typically incur large sampling overheads that grow exponentially, e.g., with the number of error-terms mitigated or the number of circuit-cuts employed, limiting their practical feasibility. In this work, we adapt the control variates variance reduction technique from the statistics literature in order to reduce the sampling overhead in QPD-based computations. We demonstrate our method, dubbed CV4Quantum, using simulation experiments that mimic a realistic PEC scenario. In more than 50% of the PEC-based estimations performed in the study, we observed a more than 50% reduction in the number of samples needed to achieve a given precision when using our technique. We discuss how future research on constructing good control variates can lead to even stronger sampling overhead reduction.
• Abstract（参考訳）: 準確率分解(QPD)は、短期量子ハードウェアの有用性を最大化する上で重要な役割を果たしている。 例えば、確率的エラーキャンセル(PEC)と回路切断(量子量子計算を量子ハードウェア上で実行し、量子ビット数に制限がある)はいずれもQPDを含む。 QPDに基づく計算は、例えばエラー項数や回路切断回数を減らして指数関数的に増加する大規模なサンプリングオーバーヘッドを発生させ、実用可能性を制限するのが一般的である。 そこで本研究では,QPDに基づく計算におけるサンプリングオーバーヘッドを低減するため,統計文献から可変分散低減手法を適用した。 現実的なPECシナリオを模倣するシミュレーション実験を用いて,CV4Quantumという手法を実証した。 本研究で実施したPECに基づく評価の50%以上において,本手法を用いた場合の精度向上に必要な試料数の50%以上を削減した。 優れた制御変数の構築に関する今後の研究が,より強力なサンプリングオーバーヘッド削減に繋がる可能性について論じる。

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