論文の概要: MoSAIC: Scalable Probabilistic Error Cancellation via Variational Blockwise Noise Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26063v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 04:10:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.350312
• Title: MoSAIC: Scalable Probabilistic Error Cancellation via Variational Blockwise Noise Aggregation
• Title（参考訳）: MoSAIC: 可変ブロックワイドノイズアグリゲーションによるスケーラブルな確率的誤差キャンセラ
• Authors: Maya Ma, Rimika Jaiswal, Murphy Yuezhen Niu,
• Abstract要約: ノイズの多い量子プロセッサから信頼できる結果を抽出するためには、量子エラー軽減が不可欠である。 我々は、スケーラブルな量子エラー軽減フレームワークであるMoSAICを紹介し、実験的に実証する。 我々は,同一のサンプリング予算の下で,少なくとも12桁以上の精度のPECを達成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.522699320665814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum error mitigation is essential for extracting trustworthy results from noisy intermediate-scale quantum (NISQ) processors. Yet, current approaches face a core scalability bottleneck: unbiased methods such as probabilistic error cancellation (PEC) incur exponential sampling overhead, while approximate techniques like zero-noise extrapolation trade accuracy for efficiency. We introduce and experimentally demonstrate MoSAIC (Modular Spatio-temporal Aggregation for Inverted Channels), a scalable quantum error mitigation framework that preserves the unbiasedness of PEC while dramatically reducing sampling costs. MoSAIC partitions a circuit into noise-aligned blocks, learns an effective block noise model using classical variational optimization, and applies quasi-probabilistic inversion once per block instead of after every layer. This blockwise aggregation reduces both sampling overhead and circuit-depth overhead, enabling mitigation far beyond the operating regime of standard PEC. We also experimentally validate MoSAIC on IBM's 156-qubit Heron processors, performing the largest PEC-based mitigation demonstration on hardware to date. As a physically meaningful benchmark, we prepare the critical one-dimensional transverse-field Ising (TFIM) ground state for system sizes up to 50 qubits. We show that MoSAIC can achieve at least 1 to 2 orders of magnitude better accuracy than standard PEC under identical sampling budgets. This enables MoSAIC to recover accurate observables for larger system sizes, even when standard PEC fails due to its prohibitive sampling overhead. We also present CUDA-Q accelerated simulations to validate performance trends under a range of different noise models. These results demonstrate that MoSAIC is not only theoretically scalable but also practically deployable for high-accuracy, large-scale quantum experiments on today's quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)プロセッサから信頼できる結果を抽出するためには、量子エラー軽減が不可欠である。 しかし、現在の手法では、確率的エラーキャンセル(PEC)のようなバイアスのない手法は指数的サンプリングのオーバーヘッドを発生させる一方、ゼロノイズ外挿取引の精度のような近似手法は効率を損なう。 Inverted Channels におけるModular Spatio-temporal Aggregation (Modular Spatio-temporal Aggregation for Inverted Channels) は、PECの非バイアス性を維持しながらサンプリングコストを劇的に削減するスケーラブルな量子エラー軽減フレームワークである。 MoSAICは、回路をノイズ整合ブロックに分割し、古典的な変分最適化を用いて効果的なブロックノイズモデルを学び、各層に代えて1ブロック毎に準確率反転を適用する。 このブロックワイドアグリゲーションはサンプリングオーバーヘッドとサーキットディープスオーバヘッドの両方を低減し、標準PSCのオペレーショナルレギュレーションをはるかに超えた緩和を可能にする。 我々はまた、IBMの156量子Heronプロセッサ上でMoSAICを実験的に検証し、これまでで最大のPECベースの緩和デモを実行した。 物理的に有意義なベンチマークとして,システムサイズを最大50量子ビットとする1次元横フィールドイジング(TFIM)基底状態を作成する。 同一のサンプリング予算下では,MoSAICは標準PSCよりも少なくとも1～2桁高い精度を達成できることを示す。 これにより、標準のPECが停止した場合でも、MoSAICはより大規模なシステムサイズで正確なオブザーバブルを復元できる。 また、CUDA-Qの高速化シミュレーションを行い、様々なノイズモデルの下で性能トレンドを評価する。 これらの結果は、MoSAICが理論的にスケーラブルであるだけでなく、今日の量子ハードウェア上での高精度で大規模な量子実験に実用的にデプロイ可能であることを証明している。

関連論文リスト

• Orders of magnitude runtime reduction in quantum error mitigation [0.0]
  仮想ノイズスケーリングと層状緩和アーキテクチャを組み合わせた緩和フレームワークを提案する。 提案手法は動的回路と互換性があり、誤り検出や量子誤り訂正方式とシームレスに統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-30T10:07:31Z)
• Statistical Signal Processing for Quantum Error Mitigation [12.804941908319792]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-31T19:34:19Z)
• Physics-Inspired Extrapolation for efficient error mitigation and hardware certification [10.804056735359618]
  量子エラー軽減は、ノイズの多い中間スケールの量子時代にとって不可欠である。 ほとんどのQEM法は、偏りのない推定を達成するために指数的なサンプリングオーバーヘッドを発生させる。 本稿では,物理に着想を得た線形回路ランタイムプロトコルである外挿法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T18:20:58Z)
• Bayesian Quantum Amplitude Estimation [46.03321798937855]
  量子振幅推定のための問題調整およびノイズ認識ベイズアルゴリズムであるBAEを提案する。 耐障害性シナリオでは、BAEはハイゼンベルク限界を飽和させることができ、デバイスノイズが存在する場合、BAEはそれを動的に特徴付け、自己適応することができる。 本稿では,振幅推定アルゴリズムのベンチマークを提案し,他の手法に対してBAEをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T18:09:41Z)
• Adaptive quantum error mitigation using pulse-based inverse evolutions [0.0]
  本稿では,ターゲット装置の雑音レベルに適応する適応KIKというQEM手法を提案する。 この手法の実装は実験的にシンプルであり、トモグラフィ情報や機械学習の段階は含まない。 我々は、IBM量子コンピュータと数値シミュレーションを用いて、我々の研究結果を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T02:50:53Z)
• The Accuracy vs. Sampling Overhead Trade-off in Quantum Error Mitigation Using Monte Carlo-Based Channel Inversion [84.66087478797475]
  量子誤差緩和(Quantum error mitigation, QEM)は、変分量子アルゴリズムの計算誤差を低減するための有望な手法の1つである。 我々はモンテカルロサンプリングに基づく実用的なチャネル反転戦略を考察し、さらなる計算誤差を導入する。 計算誤差が誤差のない結果の動的範囲と比較して小さい場合、ゲート数の平方根でスケールすることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-20T00:05:01Z)
• Measuring NISQ Gate-Based Qubit Stability Using a 1+1 Field Theory and Cycle Benchmarking [50.8020641352841]
  量子ハードウェアプラットフォーム上でのコヒーレントエラーを, サンプルユーザアプリケーションとして, 横フィールドIsing Model Hamiltonianを用いて検討した。 プロセッサ上の物理位置の異なる量子ビット群に対する、日中および日中キュービット校正ドリフトと量子回路配置の影響を同定する。 また,これらの測定値が,これらの種類の誤差をよりよく理解し,量子計算の正確性を評価するための取り組みを改善する方法についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-08T23:12:55Z)
• AQD: Towards Accurate Fully-Quantized Object Detection [94.06347866374927]
  本稿では,浮動小数点演算を除去するために,AQDと呼ばれる高精度な量子化オブジェクト検出ソリューションを提案する。 我々のAQDは、非常に低ビットのスキームの下での完全精度と比較して、同等またはそれ以上の性能を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T09:07:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。