論文の概要: Computing noise-canceling observables via Pauli propagation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20441v1
- Date: Thu, 18 Jun 2026 16:22:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.981366
- Title: Computing noise-canceling observables via Pauli propagation
- Title（参考訳）: パウリ伝搬によるノイズキャンセリング観測値の計算
- Authors: Andrew Eddins, Caleb Johnson, Alberto Baiardi, Francesco Tacchino, Ewout van den Berg, Roy Elkabetz, Vinay Tripathi, Swarnadeep Majumder, Max Rossmannek, Liran Shirizly, Abhinav Kandala,
- Abstract要約: 量子アドバンテージの追求は、量子プロセッサと古典的なシミュレーション手法の共進化を駆動している。
ハイブリッドな誤差緩和フレームワークにパウリの伝搬を埋め込むことで、量子サンプリングのオーバーヘッドを低減できることを示す。
結果は、古典的および量子的資源をどのように編成して、観測可能な推定をどちらのアプローチの限界を超えて拡張するかを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33055374209385807
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The pursuit of quantum advantage is driving the co-evolution of quantum processors and classical simulation methods. Despite advances in scale and quality, the accuracy of quantum simulation is ultimately limited by error rates and sampling overheads. Similarly, while classical simulation methods such as Pauli propagation have made remarkable progress, their accuracy is ultimately limited by the exponential growth of operator paths and the truncations needed to control memory and runtime. Here we show that these complementary limitations can be mitigated by embedding Pauli propagation within a hybrid error-mitigation framework that reduces quantum sampling overhead while achieving lower truncation errors with fewer classical resources than traditional Pauli propagation alone. In this framework, a target observable is classically propagated through noise-canceling inverse channels, producing a modified observable that is measured directly on a quantum processor. We prototype two implementations and benchmark their performance numerically on canonical models that challenge traditional Pauli propagation. We also perform experiments on a quantum processor using 56 superconducting qubits, revealing the tradeoffs of their respective truncation strategies. These results illustrate how classical and quantum resources can be orchestrated to extend observable estimation beyond the limits of either approach alone, providing a foundation for quantum-centric supercomputing and future demonstrations of quantum advantage.
- Abstract（参考訳）: 量子アドバンテージの追求は、量子プロセッサと古典的なシミュレーション手法の共進化を促している。
スケールと品質の進歩にもかかわらず、量子シミュレーションの精度は最終的にエラー率とサンプリングオーバーヘッドによって制限される。
同様に、パウリ伝搬のような古典的なシミュレーション手法は顕著な進歩を遂げてきたが、その精度は演算子パスの指数関数的な成長と、メモリとランタイムを制御するのに必要なトランケーションによって最終的に制限される。
ここでは,これらの相補的制約を,従来のパウリ伝搬単独よりも少ない古典的資源で低いトラニケーション誤差を達成しつつ,量子サンプリングオーバーヘッドを低減するハイブリッドな誤差緩和フレームワークにパウリ伝搬を埋め込むことによって緩和することができることを示す。
このフレームワークでは、ターゲットオブザーバブルは古典的にノイズキャンセリング逆チャネルを介して伝播し、量子プロセッサ上で直接測定される修正オブザーバブルを生成する。
従来のパウリ伝搬に挑戦する標準モデルを用いて、2つの実装を試作し、それらの性能を数値的にベンチマークする。
また、56個の超伝導量子ビットを用いた量子プロセッサの実験を行い、それぞれのトランケーション戦略のトレードオフを明らかにする。
これらの結果は、古典的および量子的資源がどのように編成され、どちらのアプローチの限界を超えて観測可能な推定を拡張できるかを示し、量子中心のスーパーコンピュータの基礎と将来の量子優位性の実証を提供する。
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