論文の概要: Quantum-Enhanced Deterministic Inference of $k$-Independent Set Instances on Neutral Atom Arrays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05432v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 08:21:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.84123
• Title: Quantum-Enhanced Deterministic Inference of $k$-Independent Set Instances on Neutral Atom Arrays
• Title（参考訳）: 中性原子配列上の$k$非依存集合インスタンスの量子化決定論的推論
• Authors: Juyoung Park, Junwoo Jung, Jaewook Ahn,
• Abstract要約: 本稿では,実験的な特徴のある雑音によって誘導されるショットレベルの推論手法であるDEMを紹介する。 DEMは、古典的な推論ベースラインに対する後処理のオーバーヘッドを低減する。 Intel i9プロセッサ上の1時間の古典計算は、有効エラー率で最大$N=250-450$原子の中立原子実験に対応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13764085113103217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Noisy quantum annealing experiments on Rydberg atom arrays produce measurement outcomes that deviate from ideal distributions, complicating performance evaluation. To enable a data-driven benchmarking methodology for quantum devices that accounts for both solution quality and the classical computational cost of inference from noisy measurements, we introduce deterministic error mitigation (DEM), a shot-level inference procedure informed by experimentally characterized noise. We demonstrate this approach using the decision version of the $k$-independent set problem. Within a Hamming-shell framework, the DEM candidate volume is governed by the binary entropy of the bit-flip error rate, yielding an entropy-controlled classical postprocessing cost. Using experimental measurement data, DEM reduces postprocessing overhead relative to classical inference baselines. Numerical simulations and experimental results from neutral atom devices validate the predicted scaling with system size and error rate. These scalings indicate that one hour of classical computation on an Intel i9 processor corresponds to neutral atom experiments with up to $N=250-450$ atoms at effective error rates, enabling a direct, cost-based comparison between noisy quantum experiments and classical algorithms.
• Abstract（参考訳）: ライドバーグ原子アレイ上のノイズ量子アニール実験は、理想的な分布から逸脱する測定結果を生成し、性能評価を複雑にする。 そこで本研究では, 量子デバイスにおいて, 雑音による推定の解法と古典計算コストの両方を考慮に入れた, データ駆動型ベンチマーク手法を実現するために, 実験により得られた雑音によるショットレベルの推論手法である決定論的誤差緩和(DEM)を導入する。 我々は、$k$-independent set problemの決定版を用いてこのアプローチを実証する。 ハミングシェルフレームワーク内では、DEM候補ボリュームはビットフリップエラー率のバイナリエントロピーによって制御され、エントロピー制御された古典的な後処理コストが生じる。 実験的な測定データを用いて、DEMは古典的な推論ベースラインに対する後処理のオーバーヘッドを低減する。 中性原子デバイスによる数値シミュレーションと実験結果により,予測スケーリングをシステムサイズと誤差率で検証した。 これらのスケーリングは、Intel i9プロセッサ上の1時間の古典計算が、有効エラーレートで最大$N=250-450$の原子を持つ中性原子実験に対応し、ノイズの多い量子実験と古典アルゴリズムの直接的かつコストベースの比較を可能にすることを示している。

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