論文の概要: Statistical Signal Processing for Quantum Error Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00683v1
• Date: Sat, 31 May 2025 19:34:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.20794
• Title: Statistical Signal Processing for Quantum Error Mitigation
• Title（参考訳）: 量子エラー低減のための統計的信号処理
• Authors: Kausthubh Chandramouli, Kelly Mae Allen, Christopher Mori, Dror Baron, Mário A. T. Figueiredo,
• Abstract要約: 量子誤差緩和(QEM)に対する統計的信号処理手法を提案する。 我々のモデルは、回路深度がノイズの偏極化に十分であると仮定し、劣化した観測結果を生成する。 提案手法は,ノイズモデルに整合した合成データを用いて,より大規模な量子ビット数にスケールすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.804941908319792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, quantum error mitigation (QEM) is essential for producing reliable outputs from quantum circuits. We present a statistical signal processing approach to QEM that estimates the most likely noiseless outputs from noisy quantum measurements. Our model assumes that circuit depth is sufficient for depolarizing noise, producing corrupted observations that resemble a uniform distribution alongside classical bit-flip errors from readout. Our method consists of two steps: a filtering stage that discards uninformative depolarizing noise and an expectation-maximization (EM) algorithm that computes a maximum likelihood (ML) estimate over the remaining data. We demonstrate the effectiveness of this approach on small-qubit systems using IBM circuit simulations in Qiskit and compare its performance to contemporary statistical QEM techniques. We also show that our method scales to larger qubit counts using synthetically generated data consistent with our noise model. These results suggest that principled statistical methods can offer scalable and interpretable solutions for quantum error mitigation in realistic NISQ settings.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代には、量子回路から信頼できる出力を生成するために量子エラー緩和(QEM)が不可欠である。 本稿では,QEMに対する統計的信号処理手法を提案する。 我々のモデルでは、回路深さがノイズの偏極に十分であると考え、読み出しからの古典的なビットフリップ誤差と並行して一様分布に類似した劣化した観測結果を生成する。 提案手法は,非形式的非偏極雑音を除去するフィルタリング段階と,残りのデータに対して最大推定値(ML)を算出する期待最大化(EM)アルゴリズムの2段階からなる。 本稿では,IBMのQiskitにおける回路シミュレーションを用いた小型量子ビットシステムにおける本手法の有効性を実証し,その性能を現代統計QEM手法と比較する。 また,本手法は,ノイズモデルに整合した合成データを用いて,より大規模な量子ビット数にスケールすることを示した。 これらの結果は, 現実的なNISQ設定において, 量子誤り軽減のためのスケーラブルかつ解釈可能な解が得られることを示唆している。

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