1Einheitlicher Fonds
2Michigan State University, East Lansing, MI
3AWS Center for Quantum Computing, Pasadena, CA 91125, USA
4Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, Hamburg, Deutschland
5Theoretische Abteilung, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA
6Institut für Quanteninformatik, University of Waterloo, Waterloo, ON, N2L 3G1, Kanada
7Instituto de Física Teórica, UAM/CSIC, Universidad Autónoma de Madrid, Madrid, Spanien
8Stanford University, Palo Alto, Kalifornien
9Unabhängiger Forscher
10Southern Illinois University, Carbondale, IL
11Institut quantique, Université de Sherbrooke, Sherbrooke, QC, J1K 2R1, Kanada
12Goldman, Sachs & Co, New York, NY
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Abstrakt
Wir stellen Mitiq vor, ein Python-Paket zur Fehlerminderung auf lauten Quantencomputern. Fehlerminderungstechniken können die Auswirkungen von Rauschen auf kurzfristige Quantencomputer mit minimalem Overhead an Quantenressourcen reduzieren, indem sie sich auf eine Mischung aus Quantenabtastung und klassischen Nachbearbeitungstechniken stützen. Mitiq ist ein erweiterbares Toolkit mit verschiedenen Fehlerminderungsmethoden, einschließlich Zero-Noise-Extrapolation, probabilistischer Fehlerunterdrückung und Clifford-Datenregression. Die Bibliothek ist so konzipiert, dass sie mit generischen Backends und Schnittstellen mit verschiedenen Quantensoftware-Frameworks kompatibel ist. Wir beschreiben Mitiq anhand von Codeausschnitten, um die Verwendung zu demonstrieren und Funktionen und Beitragsrichtlinien zu diskutieren. Wir präsentieren mehrere Beispiele, die die Fehlerminderung auf supraleitenden Quantenprozessoren von IBM und Rigetti sowie auf lauten Simulatoren demonstrieren.
Ausgewähltes Bild: Logo des Mitiq-Projekts
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Populäre Zusammenfassung
Aktuelle Quantencomputer sind aufgrund von Wechselwirkungen mit der Umgebung, unvollkommenen Gate-Anwendungen, Zustandsvorbereitungs- und Messfehlern usw. laut. Die Fehlerminderung versucht, diese Effekte mit minimalem Overhead in Quantenressourcen zu reduzieren, indem sie sich auf eine Mischung aus Quanten-Sampling und klassischer Nachbearbeitung stützt Techniken.
► BibTeX-Daten
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[26] Kevin Schultz, Ryan LaRose, Andrea Mari, Gregory Quiroz, Nathan Shammah, B. David Clader und William J. Zeng, „Reduzierung des Einflusses von zeitkorreliertem Rauschen auf die Null-Rausch-Extrapolation“, arXiv: 2201.11792.
[27] John Rogers, Gargee Bhattacharyya, Marius S. Frank, Tao Jiang, Ove Christiansen, Yong-Xin Yao und Nicola Lanatà, „Fehlerminderung bei Variations-Quanten-Eigenlösern mit probabilistischem maschinellem Lernen“, arXiv: 2111.08814.
[28] Yi Fan, Jie Liu, Zhenyu Li und Jinlong Yang, „Ein Quantenalgorithmus zur Berechnung der Bandstruktur auf der EOM-Ebene der Theorie“, arXiv: 2109.01318.
[29] Cheng-Lin Hong, Ting Tsai, Jyh-Pin Chou, Peng-Jen Chen, Pei-Kai Tsai, Yu-Cheng Chen, En-Jui Kuo, David Srolovitz, Alice Hu, Yuan-Chung Cheng und Hsi- Sheng Goan, „Genaue und effiziente Quantenberechnungen molekularer Eigenschaften unter Verwendung von Daubechies-Wavelet-Molekülorbitalen: Eine Benchmark-Studie gegen experimentelle Daten“, PRX-Quantum 3 2, 020360 (2022).
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