論文の概要: Optimizing resource allocation for accuracy in noisy variational quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20153v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 12:19:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.845138
• Title: Optimizing resource allocation for accuracy in noisy variational quantum algorithms
• Title（参考訳）: 雑音変動量子アルゴリズムにおける精度のための資源割り当ての最適化
• Authors: Harshit Verma, Thomas Ayral, Alexia Auffèves, Robert Whitney,
• Abstract要約: 我々は,ノイズ中間スケール量子(NISQ)アルゴリズムのクラスのための方法論を開発する。 我々は、アルゴリズムのリソースコストを、アルゴリズムにおける量子ゲート操作の総数とみなす。 我々は,量子回路のサイズと,その量子回路の繰り返し回数との微妙なトレードオフを,全アルゴリズムで検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5833117322405447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For quantum algorithms to achieve their full potential, we need methodologies to optimize them, such as reaching a given output accuracy with minimal resource costs. Here, we develop such a methodology for a class of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) algorithms. We leverage simulations of a Variational Quantum Eigensolver (VQE) to propose a phenomenological model of such algorithms that captures the complex relationship between algorithmic accuracy, algorithmic resource costs, and the noise that exists in realistic quantum hardware. For this, we take the algorithmic resource cost to be the total number of quantum gate-operations in the algorithm; minimizing this cost typically makes the algorithm faster and more energy-efficient. We consider the subtle trade-off between quantum circuit size (small circuits are too imprecise, but large ones are too noisy), and the number of iterations of that quantum circuit for the full algorithm to sufficiently converge. Using a noise-metric-resource methodology, we identify the sweet spot (of circuit size versus iterations) that minimizes the algorithmic resource costs for a desired algorithm accuracy. It also gives the circuit size that maximizes algorithm accuracy for a fixed resource cost. Our methodology provides a practical guideline for near-term deployment of variational algorithms on realistic noisy hardware, including hardware that uses error mitigation.
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムがその潜在能力を最大限に発揮するためには、与えられた出力精度を最小限のリソースコストで達成するなど、最適化する手法が必要である。 本稿では,ノイズ中間スケール量子(NISQ)アルゴリズムのクラスに対して,そのような手法を開発する。 本稿では,変分量子固有解法(VQE)のシミュレーションを利用して,アルゴリズムの精度,アルゴリズムの資源コスト,現実的な量子ハードウェアに存在するノイズの複雑な関係を捉える現象論的モデルを提案する。 このために、アルゴリズムのリソースコストをアルゴリズムの量子ゲート演算の総数とすると、このコストを最小化することで、アルゴリズムの高速化とエネルギー効率の向上が図られる。 量子回路サイズの微妙なトレードオフ(小さな回路は不正確すぎるが大きな回路は騒々しい)と、その量子回路の繰り返しの数が十分に収束すると考えている。 ノイズメトリック・リソース手法を用いて、所望のアルゴリズム精度のアルゴリズムリソースコストを最小限に抑えるスイートスポット(回路サイズ対繰り返し)を同定する。 また、固定リソースコストに対してアルゴリズムの精度を最大化する回路サイズも提供する。 提案手法は,誤差緩和を利用したハードウェアを含む,現実的なノイズの多いハードウェア上での変分アルゴリズムの短期展開のための実用的なガイドラインを提供する。

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