論文の概要: Assumption-free fidelity bounds for hardware noise characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07010v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 16:27:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:33:20.353747
• Title: Assumption-free fidelity bounds for hardware noise characterization
• Title（参考訳）: ハードウェアノイズ評価のための推定自由忠実度境界
• Authors: Nicolo Colombo,
• Abstract要約: 量子優位性(Quantum Supremacy)体制では、量子コンピュータがいくつかのタスクで古典的なマシンを克服する可能性がある。 我々は、機械学習のデータ駆動手法とコンフォーマル予測を利用して、雑音のない出力と雑音の多い出力の間の忠実度の理論的に有効な上限を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In the Quantum Supremacy regime, quantum computers may overcome classical machines on several tasks if we can estimate, mitigate, or correct unavoidable hardware noise. Estimating the error requires classical simulations, which become unfeasible in the Quantum Supremacy regime. We leverage Machine Learning data-driven approaches and Conformal Prediction, a Machine Learning uncertainty quantification tool known for its mild assumptions and finite-sample validity, to find theoretically valid upper bounds of the fidelity between noiseless and noisy outputs of quantum devices. Under reasonable extrapolation assumptions, the proposed scheme applies to any Quantum Computing hardware, does not require modeling the device's noise sources, and can be used when classical simulations are unavailable, e.g. in the Quantum Supremacy regime.
• Abstract（参考訳）: 量子優位性(Quantum Supremacy)体制では、量子コンピュータがいくつかのタスクで古典的なマシンを克服する可能性がある。 誤差を推定するには古典的なシミュレーションが必要である。 我々は、機械学習のデータ駆動アプローチと、その穏やかな仮定と有限サンプルの妥当性で知られている機械学習不確実性定量化ツールであるコンフォーマル予測を活用し、量子デバイスのノイズのない出力とノイズの多い出力の間の忠実性の理論的に妥当な上限を求める。 妥当な外挿仮定の下では、提案手法は量子コンピューティングのハードウェアに適用され、デバイスのノイズ源をモデル化する必要はなく、古典的なシミュレーションが使用できない場合、例えば量子超越性(Quantum Supremacy)システムで使用することができる。

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