論文の概要: Deep-learned error mitigation via partially knitted circuits for the variational quantum eigensolver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04146v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 16:40:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.476957
• Title: Deep-learned error mitigation via partially knitted circuits for the variational quantum eigensolver
• Title（参考訳）: 変分量子固有解法のための部分ニット回路による深絞り誤差軽減
• Authors: Simone Cantori, Andrea Mari, David Vitali, Sebastiano Pilati,
• Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、一般に、近時雑音量子コンピュータのための有望な量子アルゴリズムとみなされる。 本稿では,深層学習に基づく誤り軽減手法を用いて,VQEを機能化する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4999814847776097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The variational quantum eigensolver (VQE) is generally regarded as a promising quantum algorithm for near-term noisy quantum computers. However, when implemented with the deep circuits that are in principle required for achieving a satisfactory accuracy, the algorithm is strongly limited by noise. Here, we show how to make VQE functional via a tailored error mitigation technique based on deep learning. Our method employs multilayer perceptrons trained on the fly to predict ideal expectation values from noisy outputs combined with circuit descriptors. Importantly, a circuit knitting technique with partial knitting is adopted to substantially reduce the classical computational cost of creating the training data. We also show that other popular general-purpose quantum error mitigation techniques do not reach comparable accuracies. Our findings highlight the power of deep-learned quantum error mitigation methods tailored to specific circuit families, and of the combined use of variational quantum algorithms and classical deep learning.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は一般に、近時雑音量子コンピュータのための有望な量子アルゴリズムとみなされる。 しかし,精度のよいディープ回路を基本として実装する場合は,ノイズに強く制限される。 本稿では、深層学習に基づく修正誤り軽減手法を用いてVQEを機能化する方法について述べる。 本手法では,回路記述子と組み合わせた雑音出力から理想的な期待値を予測するために,ハエで訓練した多層パーセプトロンを用いる。 重要なことに、トレーニングデータを作成する際の古典的な計算コストを大幅に削減するために、部分編み込みによる回路編み技術が採用されている。 また、他の一般的な汎用量子誤り軽減技術は、同等の精度に達しないことを示す。 本研究は,特定の回路ファミリに合わせた深層学習型量子誤り軽減手法のパワーと,変分量子アルゴリズムと古典的深層学習を併用したパワーを強調した。

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