論文の概要: Hybrid Gaussian-exponential zero-noise extrapolation for periodic circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29242v2
• Date: Wed, 03 Jun 2026 15:36:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 17:40:41.550236
• Title: Hybrid Gaussian-exponential zero-noise extrapolation for periodic circuits
• Title（参考訳）: 周期回路に対するハイブリッドガウス-指数零ノイズ外挿法
• Authors: Tao Wang, Yun Shang,
• Abstract要約: 本稿では,周期構造を持つ量子回路に適したハイブリッドガウス-指数外挿法を提案する。 中間から大きな回路深度について、ハイブリッドモデルは以前の外挿変量と比較して測定可能なバイアスの減少をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.932287734903261
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-noise extrapolation provides a practical means of suppressing gate errors in current noisy intermediate-scale quantum hardware. The accuracy of the zero-noise estimate depends sensitively on the fidelity of the assumed noise model to the actual error scaling. This work introduces a hybrid Gaussian-exponential extrapolation scheme tailored for quantum circuits with periodic structure, which are ubiquitous in quantum algorithms. Under Pauli diagonal errors, by constructing and analyzing an approximate Markov process for the transfer of Pauli operators, we prove a central limit theorem: the noise amplification factor weakly approaches a log-normal distribution, which motivates augmenting the standard exponential model with Gaussian variance corrections. The resulting model requires no prior noise characterization and applies directly to arbitrary periodic circuits. Performance is assessed on Trotterized Ising dynamics, random circuits, and Grover search algorithm using Qiskit noise simulators. For moderate to large circuit depths, the hybrid model yields measurable reductions in bias relative to previous extrapolation variants, indicating its utility for error mitigation on near-term quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: ゼロノイズ外挿は、現在のノイズの多い中間スケール量子ハードウェアにおけるゲート誤差を抑制する実用的な手段を提供する。 ゼロノイズ推定の精度は、仮定されたノイズモデルの忠実度と実際の誤差スケーリングに敏感に依存する。 この研究は、周期構造を持つ量子回路に適した、量子アルゴリズムでユビキタスなハイブリッドガウス-指数外挿法を導入する。 パウリ対角誤差の下では、パウリ作用素の移動のための近似マルコフ過程を構築し、解析することにより、中心極限定理を証明し、ノイズ増幅係数はガウス偏差補正による標準指数モデルの拡大を動機付ける対数正規分布に弱に近づく。 得られたモデルは、事前のノイズ特性を必要とせず、任意の周期回路に直接適用する。 Qiskitノイズシミュレータを用いたトロッタライズイジングダイナミクス,ランダム回路,グロバー探索アルゴリズムの性能評価を行った。 中程度から大規模な回路深度について、このハイブリッドモデルは、以前の外挿変種と比較して測定可能なバイアスの減少をもたらし、短期量子ハードウェアの誤差軽減に有効であることを示す。

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