論文の概要: Low overhead circuit cutting with operator backpropagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19467v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 11:00:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.718577
• Title: Low overhead circuit cutting with operator backpropagation
• Title（参考訳）: 演算子バックプロパゲーションによる低オーバーヘッド回路切断
• Authors: Debarthi Pal, Ritajit Majumdar,
• Abstract要約: 本稿では,演算子バックプロパゲーション(OBP)と回路切断を組み合わせた量子回路のノイズ最小化手法を提案する。 その結果,変分量子固有解器とハミルトニアンシミュレーション回路の資源要求は,それぞれ3倍,10倍減少した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current quantum computers suffer from noise due to lack of error correction. Several techniques to mitigate the effect of noise have been studied, in particular to extract the expectation value of observables. One such technique, circuit cutting, partitions large circuits into smaller, less noisy subcircuits, but the exponential increase in the number of circuit executions limits its scalability. Another method, operator backpropagation (OBP) reduces circuit depth by classically simulating parts of it, yet often escalates the number of circuit executions by some factor due to additional non-commuting terms in the updated observable. This paper introduces an optimized approach for minimizing noise in quantum circuits using operator backpropagation (OBP) combined with circuit cutting. We demonstrate that the strategic use of OBP with circuit cutting can mitigate the execution overhead. By employing simulated annealing, our proposed method identifies the optimal backpropagation parameter for specific circuits and observables, maximizing resource reduction in cutting. Results show a 3x and 10x decrease in resource requirements for Variational Quantum Eigensolver and Hamiltonian simulation circuits respectively, while maintaining or even enhancing accuracy. This approach also yields similar savings for other circuits from the Benchpress database and various observable weights, providing an efficient method to lower circuit cutting overhead without compromising performance.
• Abstract（参考訳）: 現在の量子コンピュータは、誤り訂正の欠如によりノイズに悩まされている。 ノイズの影響を緩和するいくつかの手法が研究されており、特に可観測物の期待値の抽出について研究されている。 このような回路切断技術は、大きな回路を小さく、ノイズの少ないサブ回路に分割するが、回路実行の指数的な増加は、そのスケーラビリティを制限している。 別の方法として、演算子バックプロパゲーション (OBP) は回路の奥行きを古典的にシミュレートすることで減少させるが、更新された可観測領域における非可換項の追加により、回路の実行回数を何らかの要因でエスカレートする。 本稿では,演算子バックプロパゲーション(OBP)と回路切断を組み合わせた量子回路のノイズ最小化手法を提案する。 回路切断によるOBPの戦略的利用は,実行オーバーヘッドを軽減することを実証する。 シミュレーションアニーリングを用いることで,特定の回路や可観測物に対して最適なバックプロパゲーションパラメータを同定し,切断時の資源削減を最大化する。 その結果,変分量子固有解器とハミルトニアンシミュレーション回路の資源要求は,それぞれ3倍,10倍減少し,精度は向上した。 このアプローチはまた、ベンチプレスデータベースと様々な観測可能な重み付けから他の回路に同様の節約をもたらし、性能を損なうことなく回路切断オーバーヘッドを下げる効率的な方法を提供する。

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