論文の概要: AI-Powered Noisy Quantum Emulation: Generalized Gate-Based Protocols for Hardware-Agnostic Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19872v1
- Date: Thu, 27 Feb 2025 08:25:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-28 14:57:03.948803
- Title: AI-Powered Noisy Quantum Emulation: Generalized Gate-Based Protocols for Hardware-Agnostic Simulation
- Title（参考訳）: AIによるノイズ量子エミュレーション:ハードウェア非依存シミュレーションのための一般化ゲートベースのプロトコル
- Authors: Matthew Ho, Jun Yong Khoo, Adrian M. Mak, Stefano Carrazza,
- Abstract要約: パルスレベル制御を必要とせずにデバイス固有のエミュレータを近似する汎用プロトコルを提案する。
対象デバイスに最適なノイズモデル入力パラメータを予測し,デバイス固有のエミュレータを構築する。
顕著なことに、我々のノイズモデルはデバイスノイズを高精度に捉え、期待値の0.3%の平均的な絶対差を達成できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0981736183508215
- License:
- Abstract: Quantum computer emulators model the behavior and error rates of specific quantum processors. Without accurate noise models in these emulators, it is challenging for users to optimize and debug executable quantum programs prior to running them on the quantum device, as device-specific noise is not properly accounted for. To overcome this challenge, we introduce a general protocol to approximate device-specific emulators without requiring pulse-level control. By applying machine learning to data obtained from gate set tomography, we construct a device-specific emulator by predicting the noise model input parameters that best match the target device. We demonstrate the effectiveness of our protocol's emulator in estimating the unitary coupled cluster energy of the H$_2$ molecule and compare the results with those from actual quantum hardware. Remarkably, our noise model captures device noise with high accuracy, achieving a mean absolute difference of just 0.3\% in expectation value relative to the state-vector simulation.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータエミュレータは、特定の量子プロセッサの挙動とエラー率をモデル化する。
これらのエミュレータに正確なノイズモデルがないため、ユーザーが量子デバイス上で実行する前に実行可能な量子プログラムを最適化し、デバッグすることは困難である。
この課題を克服するために、パルスレベル制御を必要とせず、デバイス固有のエミュレータを近似するための一般的なプロトコルを導入する。
ゲートセットトモグラフィーから得られたデータに機械学習を適用することで、ターゲットデバイスに最適なノイズモデル入力パラメータを予測し、デバイス固有のエミュレータを構築する。
我々は,H$_2$分子の単一結合クラスタエネルギーの推定におけるプロトコルエミュレータの有効性を実証し,実際の量子ハードウェアの結果と比較する。
顕著なことに、我々のノイズモデルはデバイスノイズを高精度に捕捉し、状態ベクトルシミュレーションと比較して、期待値の0.3\%の平均的な絶対差を達成している。
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