論文の概要: Profiling the Effective Limits of Error Mitigation via Circuit Replication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20968v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 22:08:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 11:31:46.067131
• Title: Profiling the Effective Limits of Error Mitigation via Circuit Replication
• Title（参考訳）: 回路複製による誤り除去の有効限界の探索
• Authors: Jeremie Pope, Swaroop Ghosh,
• Abstract要約: 現在の量子コンピュータは、能力と能力の両方で成長を続けている。 環境騒音による誤差は、実用性を大幅に制限する。 現在のエラー軽減手法には、大幅な性能とリソースオーバーヘッドがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6015898117103067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current era quantum computers continue to grow in both capability and capacity. Despite these advancements, errors induced by environmental noise severely limit practical applicability. Current research into error mitigation and correction to bridge the gap between current-era quantum computers and the execution of noise-sensitive workloads. These methods have significant performance and resource overheads, thereby greatly limiting the real-world benefits of their use. Circuit replication, as a naive form of error mitigation, is not new and has largely been ignored given the resource constraints of current quantum hardware. However, its simplicity is attractive as a means to supplement modern methods, reducing the overall performance overhead while still preserving error-mitigation capabilities. In this paper, we profile the effects of simple circuit replication under real-world noise profiles to better establish replication's limits as a supplemental mitigation strategy. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) for the Maxcut problem is explored for the analysis. For small graphs, we found that the average inference strength decreases by approximately 21.8% while the average standard deviation decreases by 108.8% compared to 6 replicates. For larger graphs, inference strength decreases by 35.4% while the average standard deviation decreased only 20.5%. Fewer replications did not affect smaller graphs, but degraded inference strength, with comparable benefits to standard deviation in larger graphs. These results show that replication has potential uses as a supplemental mitigation strategy for large-depth, highly variable workloads.
• Abstract（参考訳）: 現在の量子コンピュータは、能力と能力の両方で成長を続けている。 これらの進歩にもかかわらず、環境騒音によるエラーは実用性を大幅に制限した。 誤差軽減と修正に関する現在の研究は、現在の量子コンピュータ間のギャップとノイズに敏感なワークロードの実行を橋渡しするものである。 これらのメソッドは、パフォーマンスとリソースのオーバーヘッドを著しく減らし、実際の使用の利点を著しく制限します。 現在の量子ハードウェアのリソース制約を考えると、回路レプリケーションは、単純なエラー軽減形態として、新しいものではなく、ほとんど無視されている。 しかし、そのシンプルさは現代的なメソッドを補完する手段として魅力的で、全体的なパフォーマンスのオーバーヘッドを低減し、エラー回避機能を保っている。 本稿では,実環境におけるノイズプロファイル下での単純な回路複製の効果をプロファイリングし,補足的緩和戦略としてレプリケーションの限界を適切に設定する。 解析のために、マックスカット問題に対する量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)について検討した。 小グラフの場合、平均推測強度は約21.8%減少し、平均標準偏差は6個の複製に比べて108.8%減少することがわかった。 大きなグラフの場合、推測強度は35.4%減少し、平均標準偏差は20.5%低下した。 レプリケーションが少ないことは、より小さなグラフには影響しなかったが、大きなグラフの標準偏差に匹敵する利点で、推論強度が低下した。 これらの結果から,レプリケーションは大規模かつ多変数なワークロードに対する補助的緩和戦略として,潜在的に有用であることが示唆された。

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