論文の概要: Variational quantum algorithms with invariant probabilistic error cancellation on noisy quantum processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07039v1
• Date: Sun, 08 Jun 2025 08:25:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.643475
• Title: Variational quantum algorithms with invariant probabilistic error cancellation on noisy quantum processors
• Title（参考訳）: 雑音量子プロセッサ上の不変確率誤差キャンセラをもつ変分量子アルゴリズム
• Authors: Yulin Chi, Hongyi Shi, Wen Zheng, Haoyang Cai, Yu Zhang, Xinsheng Tan, Shaoxiong Li, Jianwei Wang, Jiangyu Cui, Man-Hong Yung, Yang Yu,
• Abstract要約: 我々は、PECと量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を組み合わせた新しいノイズ適応戦略を提案する。 この手法を超伝導量子プロセッサ上で実験的に検証し,サンプリングコストを90.1%削減した。 これらの結果は、大規模で低ノイズの量子回路でVQAを実行するための有望な道を開き、実用的な量子コンピューティングの進歩への道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.51474348538291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the noisy intermediate-scale quantum era, emerging classical-quantum hybrid optimization algorithms, such as variational quantum algorithms (VQAs), can leverage the unique characteristics of quantum devices to accelerate computations tailored to specific problems with shallow circuits. However, these algorithms encounter biases and iteration difficulties due to significant noise in quantum processors. These difficulties can only be partially addressed without error correction by optimizing hardware, reducing circuit complexity, or fitting and extrapolation. A compelling solution is applying probabilistic error cancellation (PEC), a quantum error mitigation technique that enables unbiased results without full error correction. Traditional PEC is challenging to apply in VQAs due to its variance amplification, contradicting iterative process assumptions. This paper proposes a novel noise-adaptable strategy that combines PEC with the quantum approximate optimization algorithm (QAOA). It is implemented through invariant sampling circuits (invariant-PEC, or IPEC) and substantially reduces iteration variance. This strategy marks the first successful integration of PEC and QAOA, resulting in efficient convergence. Moreover, we introduce adaptive partial PEC (APPEC), which modulates the error cancellation proportion of IPEC during iteration. We experimentally validated this technique on a superconducting quantum processor, cutting sampling cost by 90.1\%. Notably, we find that dynamic adjustments of error levels via APPEC can enhance escape from local minima and reduce sampling costs. These results open promising avenues for executing VQAs with large-scale, low-noise quantum circuits, paving the way for practical quantum computing advancements.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子時代において、変分量子アルゴリズム(VQA)のような新しい古典量子ハイブリッド最適化アルゴリズムは、量子デバイスのユニークな特性を活用して、浅い回路の特定の問題に合わせた計算を加速することができる。 しかし、これらのアルゴリズムは量子プロセッサの大きなノイズのためにバイアスや繰り返しの困難に直面する。 これらの困難は、ハードウェアを最適化したり、回路の複雑さを減らしたり、フィッティングや外挿をせずに部分的に対処できる。 説得力のある解決策は、完全な誤り訂正なしに未バイアスの結果を可能にする量子エラー軽減技術である確率誤差キャンセル(PEC)を適用することである。 従来のPECは、その分散増幅のためにVQAに適用することは困難であり、反復的なプロセス仮定とは矛盾する。 本稿では,PECと量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を組み合わせた新しい雑音適応戦略を提案する。 不変サンプリング回路(invariant-PEC、IPEC)によって実装され、イテレーションのばらつきを大幅に低減する。 この戦略は、PECとQAOAの統合が成功し、効率の良い収束をもたらした最初の例である。 さらに,適応型部分的PEC (APPEC) を導入し,反復中のIPECのエラーキャンセル率を変調する。 この手法を超伝導量子プロセッサ上で実験的に検証し,サンプリングコストを90.1\%削減した。 特に,APPECによるエラーレベルの動的調整により,局所最小化の回避とサンプリングコストの削減が期待できる。 これらの結果は、大規模で低ノイズの量子回路でVQAを実行するための有望な道を開き、実用的な量子コンピューティングの進歩への道を開いた。

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