来自深度量子电路的抗噪声基态能量估计

来自深度量子电路的抗噪声基态能量估计

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哈里斯·J·瓦卢里1, 迈克尔·琼斯1, 格雷戈里·艾尔·怀特1, 弗洛伊德·克里维1, 查尔斯·希尔1,2劳埃德·CL·霍伦伯格1

1墨尔本大学物理学院,帕克维尔,VIC 3010,澳大利亚
2墨尔本大学数学与统计学院,帕克维尔,VIC 3010,澳大利亚

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抽象

在实现容错的过程中,量子计算的效用将取决于量子算法中如何充分规避噪声的影响。 混合量子经典算法,例如变分量子本征解算器(VQE),是针对短期机制而设计的。 然而,随着问题规模的扩大,VQE 结果通常会被当今硬件上的噪声扰乱。 虽然错误缓解技术在一定程度上缓解了这些问题,但迫切需要开发对噪声具有更高鲁棒性的算法方法。 在这里,我们探讨了最近引入的量子计算矩(QCM)方法解决基态能量问题的鲁棒性,并通过分析示例展示了底层能量估计如何显式滤除不相干噪声。 受这一观察的启发,我们在 IBM Quantum 硬件上实现了量子磁学模型的 QCM,以检查随着电路深度增加而产生的噪声过滤效果。 我们发现 QCM 保持了非常高的误差鲁棒性,而 VQE 完全失败。 在多达 20 个量子位的量子磁模型实例以及多达 500 个 CNOT 的超深试验状态电路中,QCM 仍然能够提取合理的能量估计。 大量实验结果支持了这一观察结果。 为了匹配这些结果,VQE 需要将硬件错误率提高约 2 个数量级。

噪声是当今量子计算中最大的挑战。 随着现实世界问题的电路深度增加,量子计算中的累积误差很快就会超过结果。 纠错和缓解策略是存在的,但要么是资源密集型的,要么不够强大,不足以补偿如此高水平的干扰——问题是,是否存在对噪声具有固有鲁棒性的量子算法,甚至在竞争环境中也是如此? 变分量子算法是解决化学和凝聚态物理问题的常用方法,涉及在量子计算机上准备和测量试验状态的能量。 虽然噪声通常会破坏这一结果,但我们开发了一种技术,通过测量额外的更高重量的可观测量(哈密尔顿矩),可以纠正量子计算机上准备的试验状态中噪声引起的缺陷。 在这项工作中,我们通过理论模型、噪声模拟并最终通过在真实硬件(总共 500 个 CNOT 门以上)上实现深度量子电路来分析我们方法的噪声鲁棒性。 根据实验结果,我们能够确定量子磁性中一系列问题的基态能量,其程度与传统的变分方法相匹配,需要将设备错误率降低大约两个数量级。
我们的结果表明,基于矩的技术的显着过滤效果似乎规避了当今量子计算核心的噪声影响,并为近期在硬件上实现实际量子优势指明了道路。

►BibTeX数据

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被引用

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