論文の概要: Data-Efficient Error Mitigation for Physical and Algorithmic Errors in a Hamiltonian Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05052v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 00:05:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:22:10.064845
• Title: Data-Efficient Error Mitigation for Physical and Algorithmic Errors in a Hamiltonian Simulation
• Title（参考訳）: ハミルトニアンシミュレーションによる物理・アルゴリズム誤差に対するデータ効率の良い誤り除去
• Authors: Shigeo Hakkaku, Yasunari Suzuki, Yuuki Tokunaga, Suguru Endo,
• Abstract要約: 本稿では,トロッタライズド量子回路の物理・アルゴリズム誤差を軽減するために,データ効率のよい1次元外挿法を提案する。 提案手法を数値的に検証し,提案手法が従来の推定法よりも統計的および系統的な誤差を抑えることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17999333451993949
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• Abstract: Quantum dynamics simulation via Hamilton simulation algorithms is one of the most crucial applications in the quantum computing field. While this task has been relatively considered the target in the fault-tolerance era, the experiment for demonstrating utility by an IBM team simulates the dynamics of an Ising-type quantum system with the Trotter-based Hamiltonian simulation algorithm with the help of quantum error mitigation. In this study, we propose the data-efficient 1D extrapolation method to mitigate not only physical errors but also algorithmic errors of Trotterized quantum circuits in both the near-term and early fault-tolerant eras. Our proposed extrapolation method uses expectation values obtained by Trotterized circuits, where the Trotter number is selected to minimize both physical and algorithmic errors according to the circuit's physical error rate. We also propose a method that combines the data-efficient 1D extrapolation with purification QEM methods, which improves accuracy more at the expense of multiple copies of quantum states or the depth of the quantum circuit. Using the 1D transverse-field Ising model, we numerically demonstrate our proposed methods and confirm that our proposed extrapolation method suppresses both statistical and systematic errors more than the previous extrapolation method.
• Abstract（参考訳）: ハミルトンシミュレーションアルゴリズムによる量子力学シミュレーションは、量子コンピューティング分野における最も重要な応用の1つである。 このタスクは、フォールトトレランス時代において比較的標的と考えられてきたが、IBMチームによるユーティリティの実証実験は、量子エラー軽減の助けを借りて、トロッターベースのハミルトンシミュレーションアルゴリズムを用いてIsing型量子システムの力学をシミュレートする。 本研究では,物理誤差を緩和するデータ効率の高い1次元外挿法を提案する。 提案手法は,回路の物理誤差率に応じて,物理誤差とアルゴリズム誤差の両方を最小化するために,トロッタ回路から得られる期待値を用いる。 また,データ効率のよい1D外挿法と精製QEM法を組み合わせることで,複数の量子状態のコピーや量子回路の深さを犠牲にして精度を向上する手法を提案する。 1次元横フィールドイジングモデルを用いて,提案手法を数値的に検証し,提案手法が従来の補間法よりも統計的および系統的誤差を抑えることを確認した。

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