A legmodernebb kvantumhiba-csökkentési technikák egységesítése és összehasonlítása

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Daniel Bultrini^1,2, Max Hunter Gordon³, Piotr Czarnik^1,4, Andrew Arrasmith^1,5, M. Cerezo^6,5, Patrick J. Coles^1,5, és Lukasz Cincio^1,5

¹Elméleti osztály, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA
²Theoretische Chemie, Physikalisch-Chemisches Institut, Universität Heidelberg, INF 229, D-69120 Heidelberg, Németország
³Instituto de Física Teórica, UAM/CSIC, Universidad Autónoma de Madrid, Madrid, Spanyolország
⁴Elméleti Fizikai Intézet, Jagelló Egyetem, Krakkó, Lengyelország.
⁵Quantum Science Center, Oak Ridge, TN 37931, USA
⁶Information Sciences, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA

Érdekesnek találja ezt a cikket, vagy szeretne megvitatni? Scite vagy hagyjon megjegyzést a SciRate-en.

Absztrakt

A hibacsökkentés lényeges eleme a gyakorlati kvantumelőny rövid távú elérésének, és számos különböző megközelítést javasoltak. Ebben a munkában felismerjük, hogy sok korszerű hibacsökkentési módszernek van egy közös jellemzője: adatvezérelt, különböző kvantumáramkörök futtatásából származó klasszikus adatokat alkalmaznak. Például a Zero-noise extrapolation (ZNE) változó zajadatokat, a Clifford-adat regresszió (CDR) pedig a Clifford-közeli áramkörök adatait használja fel. Megmutatjuk, hogy a Virtuális Desztilláció (VD) hasonló módon tekinthető meg, ha figyelembe vesszük a különböző számú állapotkészítményből előállított klasszikus adatokat. Ennek a ténynek a megfigyelése lehetővé teszi számunkra, hogy egyesítsük ezt a három módszert egy általános adatvezérelt hibacsökkentési keretrendszerben, amelyet UNIfied Technique for Error mitigation with Data (UNITED) néven nevezünk. Bizonyos helyzetekben azt tapasztaljuk, hogy a UNITED módszerünk felülmúlhatja az egyes módszereket (azaz az egész jobb, mint az egyes részek). Konkrétan egy csapdába esett ion kvantumszámítógépből nyert valósághű zajmodellt alkalmazunk a UNITED benchmarkolásához, valamint más korszerű módszereket alkalmazunk a véletlenszerű kvantumáramkörökből és az alkalmazott Quantum Alternating Operator Ansatz (QAOA) által előállított megfigyelések mérséklésére. Max-Cut problémák különböző számú qubittel, áramköri mélységgel és a felvételek teljes számával. Azt találtuk, hogy a különböző technikák teljesítménye erősen függ a felvételi költségvetéstől, az erősebb módszereknél pedig több felvételre van szükség az optimális teljesítményhez. A legnagyobb mérlegelt költségkeretünkhöz ($10^{10}$) azt találjuk, hogy a UNITED nyújtja a legpontosabb mérséklést. Ezért munkánk a jelenlegi hibacsökkentési módszerek benchmarkingját jelenti, és útmutatást ad azokhoz a rezsimekhez, amikor bizonyos módszerek a leghasznosabbak.

Kiemelt kép: Az adatokkal történő hibaelhárítás UNIfied Technique sematikus összefoglalása.

Népszerű összefoglaló

A jelenlegi kvantumszámítógépek olyan hibákkal szembesülnek, amelyek kihívást jelentenek a legjobb klasszikus számítógépek teljesítményének felülmúlásával kapcsolatban. A kvantumeszközökben rejlő lehetőségek teljes kiaknázása érdekében döntő fontosságú ezeknek a káros hatásoknak a korrigálása. A probléma megoldására hibacsökkentő módszereket alkalmaznak. Ezen módszerek közül az adatvezérelt hibacsökkentés ígéretes megközelítésként emelkedik ki, amely magában foglalja a kvantummérési eredmények klasszikus utófeldolgozását a zaj által kiváltott hatások kijavítására. Különféle típusú adatokat használtak fel ebben az összefüggésben, beleértve a zajerősség-skálázást a Zero Noise Extrapolation (ZNE) segítségével, a Clifford-adatregresszióval (CDR) használt Clifford-közeli áramkörökből származó adatokat, valamint a virtuális desztillációval (VD) előállítással nyert adatokat. egy kvantumállapot többszörös másolata. E megközelítések egységesítésére javasoljuk az adatokkal történő hibacsökkentési technikát (UNITED), amely az összes adattípust integrálja. Továbbá bemutatjuk, hogy az egyesített módszer felülmúlja az egyes komponenseket, ha elegendő kvantumerőforrás áll rendelkezésre, egy csapdába esett ionkvantumszámítógép valósághű zajmodelljét és két különböző típusú kvantumáramkört alkalmazva, változó qubitszámmal és mélységgel. Végül azonosítjuk a legkedvezőbb feltételeket a különböző adatvezérelt hibacsökkentési módszerekhez.

► BibTeX adatok

@article{Bultrini2023egyesítő, doi = {10.22331/q-2023-06-06-1034}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-06-06-1034}, title = {Egyesítő és benchmarking state-of-the-art kvantumhiba-csökkentési technikák}, szerző = {Bultrini, Daniel and Gordon, Max Hunter és Czarnik, Piotr and Arrasmith, Andrew and Cerezo, M. and Coles, Patrick J. and Cincio, Lukasz}, folyóirat = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, kiadó = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, kötet = {7}, oldal = {1034 }, hónap = jún, év = {2023} }

► Referenciák

[1] Xavi Bonet-Monroig, Ramiro Sagastizabal, M Singh és TE O'Brien. Alacsony költségű hibacsökkentés szimmetria-ellenőrzéssel. Physical Review A, 98 (6): 062339, 2018. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.98.062339.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.98.062339

[2] Sergey Bravyi, Sarah Sheldon, Abhinav Kandala, David C Mckay és Jay M Gambetta. Mérési hibák mérséklése multiqubites kísérletekben. Physical Review A, 103 (4): 042605, 2021. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.103.042605.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.103.042605

[3] Zhenyu Cai. Több exponenciális hibaextrapoláció és hibacsökkentési technikák kombinálása NISQ alkalmazásokhoz. npj Quantum Information, 7 (1): 1–12, 2021a. https:///doi.org/10.1038/s41534-021-00404-3.
https://doi.org/10.1038/s41534-021-00404-3

[4] Zhenyu Cai. Kvantumhiba-csökkentés szimmetria-kiterjesztés segítségével. Quantum, 5: 548, 2021b. https:///doi.org/10.22331/q-2021-09-21-548.
https://doi.org/10.22331/q-2021-09-21-548

[5] Zhenyu Cai. Erőforrás-hatékony tisztítás alapú kvantumhiba-csökkentés. arXiv preprint arXiv:2107.07279, 2021c. URL https:///arxiv.org/abs/2107.07279.
arXiv: 2107.07279

[6] M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio és Patrick J. Coles. Variációs kvantum algoritmusok. Nature Reviews Physics, 3 (1): 625–644, 2021. https:///doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9.
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9

[7] Lukasz Cincio, Yiğit Subaşı, Andrew T Sornborger és Patrick J Coles. Az állapotátfedés kvantumalgoritmusának megtanulása. New Journal of Physics, 20 (11): 113022, 2018. nov. https:///doi.org/10.1088/1367-2630/aae94a.
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/aae94a

[8] Lukasz Cincio, Kenneth Rudinger, Mohan Sarovar és Patrick J. Coles. Zajellenálló kvantumáramkörök gépi tanulása. PRX Quantum, 2: 010324, 2021. február. https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.010324.
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.010324

[9] Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio és Patrick J Coles. A hibák Qubit-hatékony exponenciális elnyomása. arXiv preprint arXiv:2102.06056, 2021a. URL https:///arxiv.org/abs/2102.06056.
arXiv: 2102.06056

[10] Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles és Lukasz Cincio. Hibacsökkentés Clifford kvantumáramköri adatokkal. Quantum, 5: 592, 2021. november b. ISSN 2521-327X. https:///doi.org/10.22331/q-2021-11-26-592.
https://doi.org/10.22331/q-2021-11-26-592

[11] Piotr Czarnik, Michael McKerns, Andrew T Sornborger és Lukasz Cincio. A tanulás alapú hibacsökkentés hatékonyságának javítása. arXiv preprint arXiv:2204.07109, 2022. URL https:///arxiv.org/abs/2204.07109.
arXiv: 2204.07109

[12] Eugene F Dumitrescu, Alex J McCaskey, Gaute Hagen, Gustav R Jansen, Titus D Morris, T Papenbrock, Raphael C Pooser, David Jarvis Dean és Pavel Lougovski. Az atommag felhőkvantumszámítása. Phys. Rev. Lett., 120 (21): 210501, 2018. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.210501.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.210501

[13] Suguru Endo, Simon C Benjamin és Ying Li. Gyakorlati kvantumhiba-mérséklés közeljövőbeli alkalmazásokhoz. Physical Review X, 8 (3): 031027, 2018. https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031027.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031027

[14] Suguru Endo, Zhenyu Cai, Simon C Benjamin és Xiao Yuan. Hibrid kvantum-klasszikus algoritmusok és kvantumhiba-csökkentés. Journal of the Physical Society of Japan, 90 (3): 032001, 2021. https:///doi.org/10.7566/JPSJ.90.032001.
https:///doi.org/10.7566/JPSJ.90.032001

[15] P Erdös és A Rényi. Véletlenszerű grafikonokon i. Publ. matematika. debrecen, 6 (290-297): 18, 1959. URL http:///snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/erdos59random.pdf.
http:///snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/erdos59random.pdf

[16] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone és Sam Gutmann. Egy kvantumközelítő optimalizálási algoritmus. arXiv preprint arXiv:1411.4028, 2014. URL https://arxiv.org/abs/1411.4028.
arXiv: 1411.4028

[17] Tudor Giurgica-Tiron, Yousef Hindy, Ryan LaRose, Andrea Mari és William J Zeng. Digitális nulla zaj extrapoláció a kvantumhiba mérséklésére. 2020 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 306–316. oldal, 2020. https:///doi.org/10.1109/QCE49297.2020.00045.
https:///doi.org/10.1109/QCE49297.2020.00045

[18] Daniel Gottesman. A kvantumszámítógépek Heisenberg-reprezentációja, beszélgetés itt. Nemzetközi Konferencián a Fizikai Csoportelméleti Módszerekről. Citeseer, 1998. URL http:///citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.252.9446.
http:///citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.252.9446

[19] Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Eleanor G Rieffel, Davide Venturelli és Rupak Biswas. A kvantumközelítő optimalizálási algoritmustól az ansatz kvantum váltakozó operátorig. Algorithms, 12 (2): 34, 2019. https:///doi.org/10.3390/a12020034.
https:///doi.org/10.3390/a12020034

[20] Kathleen E Hamilton, Tyler Kharazi, Titus Morris, Alexander J McCaskey, Ryan S Bennink és Raphael C Pooser. Skálázható kvantumprocesszor zaj jellemzése. 2020-ban az IEEE nemzetközi kvantumszámítási és mérnöki konferenciája (QCE), 430–440. IEEE, 2020. https:///doi.org/10.1109/QCE49297.2020.00060.
https:///doi.org/10.1109/QCE49297.2020.00060

[21] Andre He, Benjamin Nachman, Wibe A. de Jong és Christian W. Bauer. Zero-zaj extrapoláció a kvantumkapu hibacsökkentéshez identitásbeillesztésekkel. Physical Review A, 102: 012426, 2020. július. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.102.012426.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.102.012426

[22] William J Huggins, Sam McArdle, Thomas E O'Brien, Joonho Lee, Nicholas C Rubin, Sergio Boixo, K Birgitta Whaley, Ryan Babbush és Jarrod R McClean. Virtuális desztilláció a kvantumhiba mérséklésére. Physical Review X, 11 (4): 041036, 2021. https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.11.041036.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.11.041036

[23] Mingxia Huo és Ying Li. Kétállapotú tisztítás a gyakorlati kvantumhiba-csökkentés érdekében. Physical Review A, 105 (2): 022427, 2022. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.105.022427.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.105.022427

[24] Abhinav Kandala, Kristan Temme, Antonio D. Córcoles, Antonio Mezzacapo, Jerry M. Chow és Jay M. Gambetta. A hibacsökkentés kiterjeszti a zajos kvantumprocesszor számítási hatókörét. Nature, 567 (7749): 491–495, 2019. márc. ISSN 1476-4687. https:///doi.org/10.1038/s41586-019-1040-7.
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1040-7

[25] Sumeet Khatri, Ryan LaRose, Alexander Poremba, Lukasz Cincio, Andrew T Sornborger és Patrick J Coles. Kvantum-asszisztált kvantumfordítás. Quantum, 3: 140, 2019. https:///doi.org/10.22331/q-2019-05-13-140.
https://doi.org/10.22331/q-2019-05-13-140

[26] Koczor Bálint. Exponenciális hibaelnyomás rövid távú kvantumeszközökhöz. Fizikai Szemle X, 11 (3): 031057, 2021a. https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.11.031057.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.11.031057

[27] Koczor Bálint. Zajos kvantumállapot domináns sajátvektora. New Journal of Physics, 23 (12): 123047, 2021b. https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ac37ae.
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ac37ae

[28] Angus Lowe, Max Hunter Gordon, Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles és Lukasz Cincio. Egységes megközelítés az adatvezérelt kvantumhiba-csökkentéshez. Phys. Rev. Research, 3: 033098, 2021. július. https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.033098.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.033098

[29] Andrea Mari, Nathan Shammah és William J Zeng. A kvantumvalószínűségi hibakioltás kiterjesztése zajskálázással. Physical Review A, 104 (5): 052607, 2021. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.104.052607.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.104.052607

[30] Dmitrij Maszlov. Alapvető áramkör-összeállítási technikák egy ioncsapda kvantumgéphez. New Journal of Physics, 19 (2): 023035, 2017. https:///doi.org/10.1088/1367-2630/aa5e47.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/aa5e47

[31] Sam McArdle, Xiao Yuan és Simon Benjamin. Hibacsillapított digitális kvantumszimuláció. Phys. Rev. Lett., 122: 180501, 2019. május. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.122.180501.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.122.180501

[32] Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush és Hartmut Neven. Kopár fennsíkok kvantum-neurális hálózatok képzési tájain. Nature Communications, 9 (1): 1–6, 2018. https:///doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4.
https://doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4

[33] Ashley Montanaro és Stasja Stanisic. Hibaelhárítás fermionos lineáris optikával végzett betanítással. arXiv preprint arXiv:2102.02120, 2021. URL https:///arxiv.org/abs/2102.02120.
arXiv: 2102.02120

[34] Prakash Murali, Jonathan M. Baker, Ali Javadi-Abhari, Frederic T. Chong és Margaret Martonosi. Zaj-adaptív fordítóleképezés zajos, közepes méretű kvantumszámítógépekhez. ASPLOS '19, 1015–1029. oldal, New York, NY, USA, 2019. Association for Computing Machinery. ISBN 9781450362405. https:///doi.org/10.1145/3297858.3304075.
https:///doi.org/10.1145/3297858.3304075

[35] Thomas E. O'Brien, Stefano Polla, Nicholas C. Rubin, William J. Huggins, Sam McArdle, Sergio Boixo, Jarrod R. McClean és Ryan Babbush. Hibacsökkentés ellenőrzött fázisbecsléssel. PRX Quantum, 2: 020317, 2021. május. https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.020317.
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.020317

[36] Matthew Otten és Stephen K Gray. Zajmentes kvantummegfigyelhető adatok helyreállítása. Physical Review A, 99 (1): 012338, 2019. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.99.012338.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.99.012338

[37] Matthew Otten, Cristian L Cortes és Stephen K Gray. Zajellenálló kvantumdinamika szimmetriamegőrző ansatzok segítségével. arXiv preprint arXiv:1910.06284, 2019. URL https:///arxiv.org/abs/1910.06284.
arXiv: 1910.06284

[38] Lewis Fry Richardson és J. Arthur Gaunt. VIII. a határ elhalasztott megközelítése. A Londoni Királyi Társaság filozófiai tranzakciói. A sorozat, Matematikai vagy fizikai karakterű dokumentumokat tartalmaz, 226 (636-646): 299-361, 1927. január. https://doi.org/10.1098/rsta.1927.0008.
https:///doi.org/10.1098/rsta.1927.0008

[39] Kunal Sharma, Sumeet Khatri, M. Cerezo és Patrick J Coles. Variációs kvantumfordítás zajállósága. New Journal of Physics, 22 (4): 043006, 2020. https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ab784c.
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ab784c

[40] John A. Smolin és David P. DiVincenzo. Öt kétbites kvantumkapu elegendő a kvantumfredkin-kapu megvalósításához. Physical Review A, 53: 2855–2856, 1996. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.53.2855.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.53.2855

[41] Alejandro Sopena, Max Hunter Gordon, German Sierra és Esperanza López. Kioltási dinamika szimulálása digitális kvantumszámítógépen adatvezérelt hibacsökkentéssel. Quantum Science and Technology, 2021. https:///doi.org/10.1088/2058-9565/ac0e7a.
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ac0e7a

[42] Daniel Stilck França és Raul Garcia-Patron. Az optimalizáló algoritmusok korlátai zajos kvantumeszközökön. Nature Physics, 17 (11): 1221–1227, 2021. https:///doi.org/10.1038/s41567-021-01356-3.
https://doi.org/10.1038/s41567-021-01356-3

[43] Armands Strikis, Dayue Qin, Yanzhu Chen, Simon C Benjamin és Ying Li. Tanulás alapú kvantumhiba-csökkentés. PRX Quantum, 2 (4): 040330, 2021. https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040330.
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040330

[44] Ryuji Takagi. Optimális erőforrás-költség a hibacsökkentéshez. Phys. Rev. Res., 3: 033178, 2021. augusztus. https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.033178.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.033178

[45] Kristan Temme, Sergey Bravyi és Jay M. Gambetta. Hibacsökkentés rövid mélységű kvantumáramköröknél. Phys. Rev. Lett., 119: 180509, 2017. nov. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.119.180509.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.119.180509

[46] Colin J Trout, Muyuan Li, Mauricio Gutiérrez, Yukai Wu, Sheng-Tao Wang, Luming Duan és Kenneth R Brown. A távolság-3 felületi kód teljesítményének szimulálása lineáris ioncsapdában. New Journal of Physics, 20 (4): 043038, 2018. https:///doi.org/10.1088/1367-2630/aab341.
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/aab341

[47] Miroslav Urbanek, Benjamin Nachman, Vincent R Pascuzzi, Andre He, Christian W Bauer és Wibe A de Jong. A depolarizáló zaj mérséklése kvantumszámítógépeken zajbecslő áramkörökkel. Phys. Rev. Lett., 127 (27): 270502, 2021. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.270502.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.270502

[48] Joseph Vovrosh, Kiran E Khosla, Sean Greenaway, Christopher Self, Myungshik S Kim és Johannes Knolle. A globális depolarizációs hibák egyszerű mérséklése kvantumszimulációkban. Physical Review E, 104 (3): 035309, 2021. 10.1103/PhysRevE.104.035309.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevE.104.035309

[49] Kun Wang, Yu-Ao Chen és Xin Wang. A kvantumhibák enyhítése csonka Neumann-sorozattal. arXiv preprint arXiv:2111.00691, 2021a. URL https:///arxiv.org/abs/2111.00691.
arXiv: 2111.00691

[50] Samson Wang, Enrico Fontana, M. Cerezo, Kunal Sharma, Akira Sone, Lukasz Cincio és Patrick J Coles. Zaj-indukált kopár fennsíkok variációs kvantum algoritmusokban. Nature Communications, 12 (1): 1–11, 2021b. https:///doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6.
https://doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6

[51] Yifeng Xiong, Soon Xin Ng és Hanzo Lajos. Permutációs szűrésre támaszkodó kvantumhiba-csökkentés. IEEE Transactions on Communications, 70 (3): 1927–1942, 2022. https:///doi.org/10.1109/TCOMM.2021.3132914.
https:///doi.org/10.1109/TCOMM.2021.3132914

[52] Nobuyuki Yoshioka, Hideaki Hakoshima, Yuichiro Matsuzaki, Yuuki Tokunaga, Yasunari Suzuki és Suguru Endo. Általánosított kvantum-altér-tágítás. Phys. Rev. Lett., 129: 020502, 2022. július. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.129.020502.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.129.020502

Idézi

[1] Ryuji Takagi, Hiroyasu Tajima és Mile Gu, „Univerzális mintavételezés alsó határai a kvantumhiba-csökkentéshez”, arXiv: 2208.09178, (2022).

[2] C. Huerta Alderete, Alaina M. Green, Nhung H. Nguyen, Yingyue Zhu, Norbert M. Linke és BM Rodríguez-Lara, „Para-partticle oscillator simulations on a trapped ion quantum computer” arXiv: 2207.02430, (2022).

[3] Samson Wang, Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, M. Cerezo, Lukasz Cincio és Patrick J. Coles, „Can Error Mitigation Improve Trainability of Noisy Variational Quantum Algorithms?”, arXiv: 2109.01051, (2021).

[4] He-Liang Huang, Xiao-Yue Xu, Chu Guo, Guojing Tian, Shi-Jie Wei, Xiaoming Sun, Wan-Su Bao és Gui-Lu Long, „Közel távú kvantumszámítási technikák: Variációs kvantum algoritmusok, hibacsökkentés, áramkör-összeállítás, benchmarking és klasszikus szimuláció”, Science China Physics, Mechanics and Astronomy 66 5, 250302 (2023).

[5] Alessio Calzona és Matteo Carrega, „Többmódú architektúrák zajálló szupravezető qubitekhez”, Szupravezető Tudományos Technológia 36 2, 023001 (2023).

[6] Abdullah Ash Saki, Amara Katabarwa, Salonik Resch és George Umbrarescu, „Hipotézisvizsgálat a hibacsökkentéshez: Hogyan értékeljük a hibacsökkentést”, arXiv: 2301.02690, (2023).

[7] Andrea Mari, Nathan Shammah és William J. Zeng, „Extending quantum probabilistic error cancellation by noise scaling”, Fizikai áttekintés A 104 5, 052607 (2021).

[8] Michael Krebsbach, Björn Trauzettel és Alessio Calzona, „Optimization of Richardson extrapolation for quantum error mitigation”, Fizikai áttekintés A 106 6, 062436 (2022).

[9] Benjamin A. Cordier, Nicolas PD Sawaya, Gian G. Guerreschi és Shannon K. McWeeney, „Biology and medicine in the landscape of quantum advances”, arXiv: 2112.00760, (2021).

[10] Thomas Ayral, Pauline Besserve, Denis Lacroix és Edgar Andres Ruiz Guzman, „Kvantumszámítógép soktest-fizikával és a soktest-fizika számára”, arXiv: 2303.04850, (2023).

[11] Joris Kattemölle és Jasper van Wezel, „Változatos kvantum-sajátmegoldó a Heisenberg-antiferromágneshez a kagome-rácson”, Fizikai áttekintés B 106 21, 214429 (2022).

[12] Ryan LaRose, Andrea Mari, Vincent Russo, Dan Strano és William J. Zeng: „A hibacsökkentés növeli a kvantumszámítógépek effektív kvantumtérfogatát”, arXiv: 2203.05489, (2022).

[13] Dayue Qin, Xiaosi Xu és Ying Li, „An overview of quantum error mitigation formulas”, Kínai fizika B 31 9, 090306 (2022).

[14] Zhenyu Cai, „Gyakorlati keret a kvantumhiba-csökkentéshez”, arXiv: 2110.05389, (2021).

[15] Alejandro Sopena, Max Hunter Gordon, Diego García-Martín, Germán Sierra és Esperanza López, „Algebraic Bethe Circuits”, Quantum 6, 796 (2022).

[16] Noah F. Berthusen, Thaís V. Trevisan, Thomas Iadecola és Peter P. Orth, „Kvantumdinamikai szimulációk a koherenciaidőn túl zajos, közepes méretű kvantumhardveren variációs Trotter-tömörítéssel”, Physical Review Research 4 2, 023097 (2022).

[17] Yifeng Xiong, Soon Xin Ng és Hanzo Lajos, „Quantum Error Mitigation Relying on Permutation Filtering”, arXiv: 2107.01458, (2021).

[18] Xuanqiang Zhao, Benchi Zhao, Zihan Xia és Xin Wang, „Zajos kvantumállapotok információ-visszanyerhetősége”, Quantum 7, 978 (2023).

[19] Piotr Czarnik, Michael McKerns, Andrew T. Sornborger és Lukasz Cincio, „A tanuláson alapuló hibacsökkentés hatékonyságának javítása”, arXiv: 2204.07109, (2022).

[20] Shi-Xin Zhang, Zhou-Quan Wan, Chang-Yu Hsieh, Hong Yao és Shengyu Zhang, „Variational Quantum-Neural Hybrid Error Mitigation”, arXiv: 2112.10380, (2021).

[21] Max Gordon, „A legkorszerűbb kvantumhiba-csökkentési technikák egységesítése és összehasonlítása”, APS March Meeting Abstracts 2022, S40.012 (2022).

[22] Vaszilij Sazonov és Mohamed Tamaazousti, „Quantum error mitigation for parametric circuits”, Fizikai áttekintés A 105 4, 042408 (2022).

[23] Andrew Arrasmith, Andrew Patterson, Alice Boughton és Marco Paini, „Efficient Readout Error Mitigation Technique fejlesztése és bemutatása NISQ algoritmusokban való használatra”, arXiv: 2303.17741, (2023).

[24] Jin-Min Liang, Qiao-Qiao Lv, Zhi-Xi Wang és Shao-Ming Fei, „Egységes többváltozós nyomkövetési becslés és kvantumhiba-csökkentés”, Fizikai áttekintés A 107 1, 012606 (2023).

A fenti idézetek innen származnak SAO/NASA HIRDETÉSEK (utolsó sikeres frissítés: 2023-06-06 22:08:53). Előfordulhat, hogy a lista hiányos, mivel nem minden kiadó ad megfelelő és teljes hivatkozási adatokat.

On Crossref által idézett szolgáltatás művekre hivatkozó adat nem található (utolsó próbálkozás 2023-06-06 22:08:51).

Ez a tanulmány a Quantumban jelent meg Creative Commons Nevezd meg 4.0 International (CC BY 4.0) engedély. A szerzői jog az eredeti szerzői jog tulajdonosainál marad, például a szerzőknél vagy intézményeiknél.

SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
PlatoAiStream. Web3 adatintelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
A jövő pénzverése – Adryenn Ashley. Hozzáférés itt.
Részvények vásárlása és eladása PRE-IPO társaságokban a PREIPO® segítségével. Hozzáférés itt.
Forrás: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-06-06-1034/

Időbélyeg: Június 6, 2023

Időbélyeg: 11. július 2023.

Újra kiadta Platón

A Grover-gyorsítások számszerűsítése az aszimptotikus elemzésen túl

Paritáskvantumoptimalizálás: Kódolási megszorítások

Összeállíthatóan biztonságos eszközfüggetlen titkosítás tanúsított törléssel

Oldalgörbék és tipikus összefonódás a lineáris optikában

A kvantumcsatorna vagy annak komplementere koherens információja általában pozitív

A hűségcsökkenés megfigyelhetősége Ljapunov-sebességgel néhány kvbites kvantumszimulációban

Az oksági dinamika lokális interakciókat jelent?

Vezetett-disszipatív topológiai fázisok parametrikus rezonátortömbökben

Kvantumkorrelációk a jelzés nélküli határon: önteszt és így tovább

Rólunk

Vertical Search & Ai

Emelvény

Maradjon kapcsolatban

Fiók