统一最先进的量子错误缓解技术并对其进行基准测试

统一最先进的量子错误缓解技术并对其进行基准测试

时间戳记：6年2023月5日51:XNUMX AM
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丹尼尔布尔特里尼1,2, 马克斯·亨特·戈登3, 彼得·查尼克1,4, 安德鲁·阿拉史密斯1,5, M. 塞雷佐6,5, 帕特里克·J·科尔斯1,5, 和 Lukasz Cincio1,5

1洛斯阿拉莫斯国家实验室理论部，洛斯阿拉莫斯，美国新墨西哥州87545
2理论化学，物理化学研究所，海德堡大学，INF 229，D-69120 海德堡，德国
3Instituto de Física Teórica, UAM/CSIC, 马德里自治大学, 马德里, 西班牙
4波兰克拉科夫雅盖隆大学理论物理研究所。
5量子科学中心，美国田纳西州橡树岭 37931
6信息科学，洛斯阿拉莫斯国家实验室，洛斯阿拉莫斯，NM 87545，美国

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抽象

错误缓解是在短期内实现实际量子优势的重要组成部分，并且已经提出了许多不同的方法。 在这项工作中，我们认识到许多最先进的错误缓解方法都有一个共同特征：它们是数据驱动的，使用从不同量子电路的运行中获得的经典数据。 例如，零噪声外推 (ZNE) 使用可变噪声数据，克利福德数据回归 (CDR) 使用来自近克利福德电路的数据。 我们表明，通过考虑从不同数量的状态准备中产生的经典数据，可以以类似的方式查看虚拟蒸馏 (VD)。 观察这一事实使我们能够在一个通用的数据驱动错误缓解框架下统一这三种方法，我们称之为使用数据缓解错误的统一技术 (UNITED)。 在某些情况下，我们发现我们的 UNITED 方法可以胜过个体方法（即整体优于个体部分）。 具体来说，我们采用从俘获离子量子计算机获得的真实噪声模型来对 UNITED 以及其他最先进的方法进行基准测试，以减轻随机量子电路和应用的量子交替算子 Ansatz (QAOA) 产生的可观测值到具有不同数量的量子位、电路深度和发射总数的最大切割问题。 我们发现不同技术的性能在很大程度上取决于镜头预算，更强大的方法需要更多镜头才能获得最佳性能。 对于我们考虑过的最大镜头预算 ($10^{10}$)，我们发现 UNITED 提供了最准确的缓解措施。 因此，我们的工作代表了当前错误缓解方法的基准测试，并在某些方法最有用时为制度提供了指南。

特色图片：使用数据缓解错误的统一技术的示意图摘要。

热门摘要

当前的量子计算机面临着超越最佳经典计算机性能挑战的错误。 要充分利用量子设备的潜力，纠正这些不利影响至关重要。 错误缓解方法被用来解决这个问题。 在这些方法中，数据驱动的错误缓解作为一种有前途的方法脱颖而出，涉及量子测量结果的经典后处理以纠正噪声引起的影响。 在这种情况下使用了各种类型的数据，包括通过零噪声外推法 (ZNE) 进行的噪声强度缩放、Clifford 数据回归 (CDR) 使用的来自近 Clifford 电路的数据，以及通过准备虚拟蒸馏 (VD) 获得的数据量子态的多个副本。 为了统一这些方法，我们提出了统一的数据错误缓解技术（UNITED），它集成了所有这些数据类型。 此外，我们证明了当有足够的量子资源可用时，统一方法超越了单个组件，采用了俘获离子量子计算机的真实噪声模型和两种不同类型的具有不同量子比特数和深度的量子电路。 最后，我们确定了不同数据驱动错误缓解方法的最有利条件。

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