論文の概要: Machine Learning Approach towards Quantum Error Mitigation for Accurate Molecular Energetics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07077v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 17:49:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 16:00:24.491619
• Title: Machine Learning Approach towards Quantum Error Mitigation for Accurate Molecular Energetics
• Title（参考訳）: 分子エネルギーの高精度化のための量子エラー軽減のための機械学習アプローチ
• Authors: Srushti Patil, Dibyendu Mondal, Rahul Maitra,
• Abstract要約: 我々は,誤り軽減技術の実現に向けて,グラフニューラルネットワークと回帰ベース機械学習(ML)アーキテクチャを考案した。 いくつかの強い相関を持つ分子に対する予測エネルギーの桁違いの改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite significant efforts, the realization of the hybrid quantum-classical algorithms has predominantly been confined to proof-of-principles, mainly due to the hardware noise. With fault-tolerant implementation being a long-term goal, going beyond small molecules with existing error mitigation (EM) techniques with current noisy intermediate scale quantum (NISQ) devices has been a challenge. That being said, statistical learning methods are promising approaches to learning the noise and its subsequent mitigation. We devise a graph neural network and regression-based machine learning (ML) architecture for practical realization of EM techniques for molecular Hamiltonian without the requirement of the exponential overhead. Given the short coherence time of the quantum hardware, the ML model is trained with either ideal or mitigated expectation values over a judiciously chosen ensemble of shallow sub-circuits adhering to the native hardware architecture. The hardware connectivity network is mapped to a directed graph which encodes the information of the native gate noise profile to generate the features for the neural network. The training data is generated on-the-fly during ansatz construction thus removing the computational overhead. We demonstrate orders of magnitude improvements in predicted energy over a few strongly correlated molecules.
• Abstract（参考訳）: 大きな努力にもかかわらず、ハイブリッド量子古典アルゴリズムの実現は、主にハードウェアノイズのために、原則の証明に限られている。 フォールトトレラントの実装が長期的目標であることから、現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスを持つ既存のエラー緩和(EM)技術を持つ小さな分子を超えることが課題となっている。 とはいえ、統計的学習手法は、ノイズとそのその後の緩和を学習するための有望なアプローチである。 指数的オーバーヘッドを必要とせず,分子ハミルトニアンのためのEM技術を実用化するためのグラフニューラルネットワークと回帰ベース機械学習(ML)アーキテクチャを考案する。 量子ハードウェアのコヒーレンス時間が短いことを前提として、MLモデルは、ネイティブハードウェアアーキテクチャに固執する浅いサブ回路の並外れた選択されたアンサンブルに対して、理想的または緩和的な期待値でトレーニングされる。 ハードウェア接続ネットワークは、ネイティブゲートノイズプロファイルの情報を符号化してニューラルネットワークの機能を生成する有向グラフにマッピングされる。 トレーニングデータは、アンザッツ構築中にオンザフライで生成され、計算オーバーヘッドが除去される。 いくつかの強い相関を持つ分子に対する予測エネルギーの桁違いの改善を示す。

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