論文の概要: Noise-Robust Estimation of Quantum Observables in Noisy Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06695v1
• Date: Sun, 09 Mar 2025 17:18:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:47:16.588246
• Title: Noise-Robust Estimation of Quantum Observables in Noisy Hardware
• Title（参考訳）: ノイズハードウェアにおける量子可観測物のノイズ・ロバスト推定
• Authors: Amin Hosseinkhani, Fedor Šimkovic, Alessio Calzona, Tianhan Liu, Adrian Auer, Inés de Vega,
• Abstract要約: ノイズ・ロバスト推定(Noss-Robust Estimation)は、推定バイアスを体系的に低減するノイズ非依存のフレームワークである。 NREは、この研究で発見されたバイアス分散相関を利用する。 IQM超伝導量子プロセッサ上でNREを実験的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Error mitigation is essential for counteracting noise in quantum computations until fault-tolerant quantum technologies become viable. Here, we introduce Noise-Robust Estimation (NRE), a noise-agnostic framework that systematically reduces estimation bias through a two-step post-processing approach. At its core, NRE exploits a bias-dispersion correlation uncovered in this work, wherein a measurable metric -- normalized dispersion -- quantifies and helps suppress unknown residual bias in expectation value estimations. To reveal this correlation, we leverage bootstrapping on the existing measurement counts. We experimentally validate NRE on an IQM superconducting quantum processor, executing quantum circuits with up to 20 qubits and 240 entangling CZ gates. Our results demonstrate that NRE consistently achieves near bias-free estimations across different implementation settings while maintaining a manageable sampling overhead. These findings establish NRE as a reliable and broadly applicable error mitigation method for quantum computation with noisy hardware.
• Abstract（参考訳）: エラー低減は、フォールトトレラント量子技術が実現されるまで量子計算におけるノイズ対策に不可欠である。 本稿では,2段階のポストプロセッシング手法により,推定バイアスを系統的に低減するノイズ非依存フレームワークであるノイズ-ロバスト推定(NRE)を紹介する。 NREの中核は、この研究で明らかになったバイアス分散相関を利用しており、測定可能な計量(正規化分散)は予測値の推定において未知の残留バイアスを定量化し、抑制する。 この相関関係を明らかにするために、既存の測定値のブートストラップを利用する。 IQM超伝導量子プロセッサ上でNREを実験的に検証し、最大20キュービットの量子回路と240のエンタングリングCZゲートを有する量子回路を実行する。 我々の結果は,NREが管理可能なサンプリングオーバーヘッドを維持しつつ,異なる実装設定でほぼバイアスのない推定を実現していることを示す。 これらの結果から,NREはノイズの多いハードウェアを用いた量子計算において,信頼性が高く,広く適用可能な誤差軽減手法として確立されている。

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