Voiko virheiden lieventäminen parantaa meluisten variaatiokvanttialgoritmien koulutettavuutta?

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

Samson Wang^1,2, Piotr Czarnik^1,3,4, Andrew Arrasmith^1,5, M. Cerezo^1,5,6, Lukasz Cincio^1,5ja Patrick J.Coles^1,5

¹Teoreettinen jako, Los Alamosin kansallinen laboratorio, Los Alamos, NM 87545, USA
²Fysiikan laitos, Imperial College London, Lontoo, SW7 2AZ, UK
³Fysiikan, tähtitieteen ja soveltavan tietojenkäsittelytieteen tiedekunta, Jagiellonian yliopisto, Krakova, Puola
⁴Mark Kac Center for Complex Systems Research, Jagiellonian University, Krakova, Puola
⁵Quantum Science Center, Oak Ridge, TN 37931, USA
⁶Center for Nonlinear Studies, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA

Onko tämä artikkeli mielenkiintoinen vai haluatko keskustella? Scite tai jätä kommentti SciRate.

Abstrakti

Variaatiokvanttialgoritmeja (VQA) pidetään usein parhaana toivona lähiajan kvanttiedulle. Viimeaikaiset tutkimukset ovat kuitenkin osoittaneet, että melu voi vakavasti rajoittaa VQA:iden koulutettavuutta esimerkiksi tasoittamalla eksponentiaalisesti kustannusmaisemaa ja vaimentamalla kustannusgradienttien suuruutta. Error Mitigation (EM) lupaa vähentää melun vaikutusta lähiajan laitteisiin. Näin ollen on luonnollista kysyä, voiko EM parantaa VQA:iden koulutettavuutta. Tässä työssä osoitamme ensin, että laajalle EM-strategioiden ryhmälle eksponentiaalista kustannuskeskittymistä ei voida ratkaista ilman eksponentiaalisia resursseja muualle. Tämä strategialuokka sisältää erikoistapauksina nollakohinan ekstrapoloinnin, virtuaalisen tislauksen, todennäköisyyspohjaisen virheenpoiston ja Clifford-datan regression. Toiseksi suoritamme näiden EM-protokollien analyyttisen ja numeerisen analyysin ja huomaamme, että jotkin niistä (esim. virtuaalinen tislaus) voivat vaikeuttaa kustannusfunktioarvojen ratkaisemista verrattuna siihen, että EM-protokollia ei käytetä ollenkaan. Positiivisena tuloksena löydämme numeerisia todisteita siitä, että Clifford Data Regression (CDR) voi auttaa koulutusprosessia tietyissä olosuhteissa, joissa kustannusten keskittyminen ei ole liian vakavaa. Tuloksemme osoittavat, että EM-protokollien soveltamisessa tulee olla varovainen, koska ne voivat joko huonontaa tai olla parantamatta koulutettavuutta. Toisaalta positiiviset CDR-tuloksemme korostavat mahdollisuutta suunnitella virheiden lieventämismenetelmiä koulutettavuuden parantamiseksi.

Voiko virheiden lieventäminen parantaa meluisten variaatiokvanttialgoritmien koulutettavuutta? PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Suositeltu kuva: Tietyntyyppisten laitteistokohinoiden on havaittu heikentävän eksponentiaalisesti kustannusmaisemien ratkaistavuutta vaihtelevissa kvanttialgoritmeissa. Siten kohinaisten variaatiokvanttialgoritmien tarkkaa ja luotettavaa optimointia voidaan kuormittaa eksponentiaalisella näyteylimäärällä. Tässä työssä kysytään, voiko virheiden lieventäminen lieventää tätä ilmiötä sekä skaalausnäkökulmasta (suurten järjestelmäkokojen rajoissa) että kiinteillä ongelmakooilla.

► BibTeX-tiedot

@article{Wang2024canerrormitigation, doi = {10.22331/q-2024-03-14-1287}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2024-03-14-1287}, title = {Voiko {E}rror {M}itigation {I}parantaa {T}{N}meluisten {V}ariational {Q}uantum {A}lgoritmien sadettavuutta?}, kirjoittaja = {Wang, Samson ja Czarnik, Piotr ja Arrasmith, Andrew ja Cerezo, M. ja Cincio, Lukasz ja Coles, Patrick J.}, päiväkirja = {{Kvantti}}, issn = {2521-327X}, julkaisija = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, tilavuus = {8}, sivut = {1287}, kuukausi = maaliskuu, vuosi = {2024} }

► Viitteet

[1] Jarrod R McClean, Jonathan Romero, Ryan Babbush ja Alán Aspuru-Guzik. "Kvantti-klassisten algoritmien variaatiohybridi-algoritmien teoria". New Journal of Physics 18, 023023 (2016).
https://doi.org/10.1007/978-94-015-8330-5_4

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

[3] Sam McArdle, Tyson Jones, Suguru Endo, Ying Li, Simon C Benjamin ja Xiao Yuan. "Variational ansatz-pohjainen kvantti simulointi kuvitteellisen ajan evoluution". npj Quantum Information 5, 1–6 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0187-2

[4] Harper R Grimsley, Sophia E Economou, Edwin Barnes ja Nicholas J Mayhall. "Adaptiivinen variaatioalgoritmi tarkkoja molekyylisimulaatioita varten kvanttitietokoneella". Nature Communications 10, 1–9 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41467-019-10988-2

[5] Cristina Cirstoiu, Zoe Holmes, Joseph Iosue, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles ja Andrew Sornborger. "Kvanttisimulaatioiden vaihteluvälitys koherenssiajan jälkeen". npj Quantum Information 6, 1–10 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41534-020-00302-0

[6] Benjamin Commeau, M. Cerezo, Zoë Holmes, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles ja Andrew Sornborger. "Variational Hamiltonin diagonalisointi dynaamiseen kvanttisimulaatioon". arXiv preprint arXiv:2009.02559 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2009.02559

[7] Joe Gibbs, Kaitlin Gili, Zoë Holmes, Benjamin Commeau, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles ja Andrew Sornborger. "Pitkäaikaiset simulaatiot korkealla tarkkuudella kvanttilaitteistolla". arXiv preprint arXiv:2102.04313 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2102.04313

[8] Yong-Xin Yao, Niladri Gomes, Feng Zhang, Thomas Iadecola, Cai-Zhuang Wang, Kai-Ming Ho ja Peter P Orth. "Adaptiiviset variaatiokvanttidynamiikan simulaatiot". arXiv preprint arXiv:2011.00622 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.030307

[9] Suguru Endo, Jinzhao Sun, Ying Li, Simon C Benjamin ja Xiao Yuan. "Yleisten prosessien variaatiokvanttisimulaatio". Physical Review Letters 125, 010501 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.125.010501

[10] Y. Li ja SC Benjamin. "Tehokas variaatiokvanttisimulaattori, joka sisältää aktiivisen virheen minimoimisen". Phys. Rev. X 7, 021050 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.7.021050

[11] Jonathan Wei Zhong Lau, Kishor Bharti, Tobias Haug ja Leong Chuan Kwek. "Ajasta riippuvaisten hamiltonilaisten kvanttiavusteinen simulointi". arXiv preprint arXiv:2101.07677 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2101.07677

[12] Kentaro Heya, Ken M Nakanishi, Kosuke Mitarai ja Keisuke Fujii. "Aliavaruuden variaatiokvanttisimulaattori". arXiv preprint arXiv:1904.08566 (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1904.08566

[13] Xiao Yuan, Suguru Endo, Qi Zhao, Ying Li ja Simon C Benjamin. "Variaatiokvanttisimuloinnin teoria". Quantum 3, 191 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2019-10-07-191

[14] Maria Schuld, Alex Bocharov, Krysta M Svore ja Nathan Wiebe. "Piirikeskeiset kvanttilaukittimet". Physical Review A 101, 032308 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.101.032308

[15] Guillaume Verdon, Michael Broughton ja Jacob Biamonte. "Kvanttialgoritmi neuroverkkojen kouluttamiseen matalan syvyyspiireillä". arXiv preprint arXiv:1712.05304 (2017).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1712.05304

[16] Jonathan Romero ja Alán Aspuru-Guzik. "Variaatiokvanttigeneraattorit: Generatiivinen kontradiktorinen kvanttikoneoppiminen jatkuville jakeluille". Advanced Quantum Technologies 4, 2000003 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1002 / qute.202000003

[17] Edward Farhi ja Hartmut Neven. "Luokittelu kvanttihermoverkkojen kanssa lähiajan prosessoreissa". arXiv preprint arXiv:1802.06002 (2018).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002

[18] Kerstin Beer, Dmytro Bondarenko, Terry Farrelly, Tobias J. Osborne, Robert Salzmann, Daniel Scheiermann ja Ramona Wolf. "Syvien kvanttihermoverkkojen koulutus". Nature Communications 11, 808 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41467-020-14454-2

[19] Iris Cong, Soonwon Choi ja Mikhail D Lukin. "Kvanttikonvoluutiohermoverkot". Nature Physics 15, 1273–1278 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41567-019-0648-8

[20] Edward Grant, Marcello Benedetti, Shuxiang Cao, Andrew Hallam, Joshua Lockhart, Vid Stojevic, Andrew G Green ja Simone Severini. "Hierarkkiset kvantiluokittimet". npj Quantum Information 4, 1–8 (2018).
https://doi.org/10.1038/s41534-018-0116-9

[21] Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J Love, Alán Aspuru-Guzik ja Jeremy L O'brien. "Vaihteleva ominaisarvon ratkaisija fotonisessa kvanttiprosessorissa". Nature Communications 5, 1–7 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213

[22] Bela Bauer, Dave Wecker, Andrew J Millis, Matthew B Hastings ja Matthias Troyer. "Hybridi-kvanttiklassinen lähestymistapa korreloituihin materiaaleihin". Physical Review X 6, 031045 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.6.031045

[23] Tyson Jones, Suguru Endo, Sam McArdle, Xiao Yuan ja Simon C Benjamin. "Variaatiokvanttialgoritmit Hamiltonin spektrien löytämiseen". Physical Review A 99, 062304 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.062304

[24] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone ja Sam Gutmann. "Kvanttilikimääräinen optimointialgoritmi". arXiv preprint arXiv:1411.4028 (2014).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1411.4028

[25] Zhihui Wang, S. Hadfield, Z. Jiang ja EG Rieffel. "Kvanttilikimääräinen optimointialgoritmi MaxCut:lle: fermioninen näkymä". Physical Review A 97, 022304 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.97.022304

[26] Gavin E Crooks. "Kvanttilikimääräisen optimointialgoritmin suorituskyky maksimileikkausongelmassa". arXiv preprint arXiv:1811.08419 (2018).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1811.08419

[27] Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Eleanor G Rieffel, Davide Venturelli ja Rupak Biswas. "Kvanttilikimääräisestä optimointialgoritmista kvanttivaihtuvaan operaattoriin ansatz". Algoritmit 12, 34 (2019).
https: / / doi.org/ 10.3390 / a12020034

[28] Carlos Bravo-Prieto, Ryan LaRose, M. Cerezo, Yigit Subasi, Lukasz Cincio ja Patrick Coles. "Variaatiokvanttilineaarinen ratkaisija". arXiv preprint arXiv:1909.05820 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2023-11-22-1188

[29] Xiaosi Xu, Jinzhao Sun, Suguru Endo, Ying Li, Simon C Benjamin ja Xiao Yuan. "Lineaarialgebran variaatioalgoritmit". Science Bulletin 66, 2181–2188 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.scib.2021.06.023

[30] Bálint Koczor, Suguru Endo, Tyson Jones, Yuichiro Matsuzaki ja Simon C Benjamin. "Variaatiotilan kvanttimetrologia". Uusi fysiikan lehti (2020).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / ab965e

[31] Johannes Jakob Meyer, Johannes Borregaard ja Jens Eisert. "Variaatiotyökalupakki kvanttimoniparametrien estimointiin". NPJ Quantum Information 7, 1–5 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-021-00425-y

[32] Eric Anschuetz, Jonathan Olson, Alán Aspuru-Guzik ja Yudong Cao. "Variational quantum factoring". Kvanttiteknologia ja optimointiongelmat (2019).
https://doi.org/10.1007/978-3-030-14082-3_7

[33] Sumeet Khatri, Ryan LaRose, Alexander Poremba, Lukasz Cincio, Andrew T Sornborger ja Patrick J Coles. "Kvanttiavusteinen kvanttikääntäminen". Quantum 3, 140 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2019-05-13-140

[34] Kunal Sharma, Sumeet Khatri, M. Cerezo ja Patrick J Coles. "Variaatiokvanttikääntämisen melunsietokyky". New Journal of Physics 22, 043006 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / ab784c

[35] Tyson Jones ja Simon C Benjamin. "Kvanttikokoaminen ja piirien optimointi energian hajauttamisen avulla". arXiv preprint arXiv:1811.03147 (2018).
https://doi.org/10.22331/q-2022-01-24-628

[36] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Andrew T Sornborger, Wojciech H Zurek ja Patrick J Coles. "Variaatioiden johdonmukaiset historiat hybridialgoritmina kvanttiperustalle". Nature Communications 10, 1–7 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41467-019-11417-0

[37] M. Cerezo, Kunal Sharma, Andrew Arrasmith ja Patrick J Coles. "Variational kvanttitilan ominaisratkaisija". arXiv preprint arXiv:2004.01372 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41534-022-00611-6

[38] Ryan LaRose, Arkin Tikku, Étude O'Neel-Judy, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Variational quantum state diagonalization". npj Quantum Information 5, 1–10 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0167-6

[39] Guillaume Verdon, Jacob Marks, Sasha Nanda, Stefan Leichenauer ja Jack Hidary. "Kvantti-Hamilton-pohjaiset mallit ja vaihteleva kvanttitermoimisalgoritmi". arXiv preprint arXiv:1910.02071 (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1910.02071

[40] Peter D Johnson, Jonathan Romero, Jonathan Olson, Yudong Cao ja Alán Aspuru-Guzik. "Qvector: algoritmi laitekohtaiseen kvanttivirheen korjaukseen". arXiv preprint arXiv:1711.02249 (2017).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1711.02249

[41] John Preskill. "Kvanttilaskenta NISQ-aikakaudella ja sen jälkeen". Quantum 2, 79 (2018).
https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79

[42] Kristan Temme, Sergey Bravyi ja Jay M. Gambetta. "Virheiden lieventäminen lyhyen syvyyden kvanttipiireille". Phys. Rev. Lett. 119, 180509 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.119.180509

[43] Suguru Endo, Simon C Benjamin ja Ying Li. "Käytännön kvanttivirheiden lieventäminen lähitulevaisuudessa". Physical Review X 8, 031027 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.031027

[44] Abhinav Kandala, Kristan Temme, Antonio D. Córcoles, Antonio Mezzacapo, Jerry M. Chow ja Jay M. Gambetta. "Virheiden lieventäminen laajentaa kohinaisen kvanttiprosessorin laskennallista ulottuvuutta." Nature 567, 491–495 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1040-7

[45] Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles ja Lukasz Cincio. "Virheiden lieventäminen Cliffordin kvanttipiiritiedoilla". Quantum 5, 592 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-11-26-592

[46] William J Huggins, Sam McArdle, Thomas E O'Brien, Joonho Lee, Nicholas C Rubin, Sergio Boixo, K Birgitta Whaley, Ryan Babbush ja Jarrod R McClean. "Virtuaalinen tislaus kvanttivirheiden lieventämiseksi". Physical Review X 11, 041036 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.041036

[47] Bálint Koczor. "Eksponentiaalinen virheen vaimennus lähiajan kvanttilaitteille". Physical Review X 11, 031057 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.031057

[48] Jarrod R McClean, Mollie E Kimchi-Schwartz, Jonathan Carter ja Wibe A De Jong. "Hybridi-kvanttiklassinen hierarkia dekoherenssin lieventämiseksi ja virittyneiden tilojen määrittämiseksi". Physical Review A 95, 042308 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.95.042308

[49] Thomas E. O'Brien, Stefano Polla, Nicholas C. Rubin, William J. Huggins, Sam McArdle, Sergio Boixo, Jarrod R. McClean ja Ryan Babbush. "Virheiden lieventäminen tarkistetun vaiheen arvioinnin avulla". PRX Quantum 2, 020317 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020317

[50] Sam McArdle, Xiao Yuan ja Simon Benjamin. "Virhevähennetty digitaalinen kvanttisimulaatio". Phys. Rev. Lett. 122, 180501 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.180501

[51] Xavi Bonet-Monroig, Ramiro Sagastizabal, M Singh ja TE O'Brien. "Halpahintainen virheiden lieventäminen symmetriavarmennuksella". Physical Review A 98, 062339 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.062339

[52] William J Huggins, Jarrod R McClean, Nicholas C Rubin, Zhang Jiang, Nathan Wiebe, K Birgitta Whaley ja Ryan Babbush. "Tehokkaat ja melua kestävät kvanttikemian mittaukset lähiajan kvanttitietokoneilla". npj Quantum Information 7, 1–9 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41534-020-00341-7

[53] George S Barron ja Christopher J Wood. "Mittausvirheiden lieventäminen variaatiokvanttialgoritmeille". arXiv preprint arXiv:2010.08520 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2010.08520

[54] Alistair WR Smith, Kiran E. Khosla, Chris N. Self ja MS Kim. "Qubit Readout virheen lieventäminen bitin flip-keskiarvon laskemisella". Science Advances 7 (2021).
https:///doi.org/10.1126/sciadv.abi8009

[55] Daiqin Su, Robert Israel, Kunal Sharma, Haoyu Qi, Ish Dhand ja Kamil Brádler. "Virheiden lieventäminen lähiajan kvanttifotonilaitteessa". Quantum 5, 452 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-05-04-452

[56] Samson Wang, Enrico Fontana, M. Cerezo, Kunal Sharma, Akira Sone, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Kohinan aiheuttamat karut tasangot vaihtelevissa kvanttialgoritmeissa". Nature Communications 12, 1–11 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6

[57] Daniel Stilck França ja Raul Garcia-Patron. "Optimointialgoritmien rajoitukset meluisissa kvanttilaitteissa". Nature Physics 17, 1221–1227 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41567-021-01356-3

[58] Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush ja Hartmut Neven. "Karut tasangot kvanttihermoverkkojen koulutusmaisemissa". Nature Communications 9, 1–6 (2018).
https://doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4

[59] M. Cerezo, Akira Sone, Tyler Volkoff, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Kustannusfunktiosta riippuvaiset karut tasangot matalissa parametroiduissa kvanttipiireissä". Nature Communications 12, 1–12 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w

[60] Andrew Arrasmith, M. Cerezo, Piotr Czarnik, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Helppojen tasankojen vaikutus gradienttivapaaseen optimointiin". Quantum 5, 558 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-10-05-558

[61] M. Cerezo ja Patrick J Coles. "Kvanttihermoverkkojen korkeamman asteen johdannaiset karuilla tasangoilla". Quantum Science and Technology 6, 035006 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / abf51a

[62] Kentaro Heya, Yasunari Suzuki, Yasunobu Nakamura ja Keisuke Fujii. "Variaatiokvanttiportin optimointi". arXiv preprint arXiv:1810.12745 (2018).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1810.12745

[63] Jonathan Romero, Jonathan P Olson ja Alan Aspuru-Guzik. "Kvanttiautokooderit kvanttidatan tehokkaaseen pakkaamiseen". Quantum Science and Technology 2, 045001 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / aa8072

[64] Lennart Bittel ja Martin Kliesch. "Variaatiokvanttialgoritmien kouluttaminen on np-kovaa". Phys. Rev. Lett. 127, 120502 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.127.120502

[65] Jonas M Kübler, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Mukautuva optimointi mittausta säästäville variaatioalgoritmeille". Quantum 4, 263 (2020).
https://doi.org/10.22331/q-2020-05-11-263

[66] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Rolando D Somma ja Patrick J Coles. "Operaattorin näytteenotto variaatioalgoritmien säästävään optimointiin". arXiv preprint arXiv:2004.06252 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2004.06252

[67] Andi Gu, Angus Lowe, Pavel A Dub, Patrick J. Coles ja Andrew Arrasmith. "Adaptiivinen laukausten allokointi variaatiokvanttialgoritmien nopeaan konvergenssiin". arXiv preprint arXiv:2108.10434 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2108.10434

[68] Zoë Holmes, Kunal Sharma, M. Cerezo ja Patrick J Coles. "Ansatz-ilmaisukyvyn yhdistäminen gradienttisuuruuksiin ja karuihin tasangoihin". PRX Quantum 3, 010313 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.010313

[69] Zoë Holmes, Andrew Arrasmith, Bin Yan, Patrick J. Coles, Andreas Albrecht ja Andrew T Sornborger. "Karut tasangot estävät sekoittimien oppimisen". Physical Review Letters 126, 190501 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.126.190501

[70] Carlos Ortiz Marrero, Mária Kieferová ja Nathan Wiebe. "Soittumisen aiheuttamat karut tasangot". PRX Quantum 2, 040316 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040316

[71] Taylor L Patti, Khadijeh Najafi, Xun Gao ja Susanne F Yelin. "Setanglementin suunniteltu karu tasangon lieventäminen". Physical Review Research 3, 033090 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033090

[72] Martin Larocca, Piotr Czarnik, Kunal Sharma, Gopikrishnan Muraleedharan, Patrick J. Coles ja M. Cerezo. "Helppojen tasankojen diagnosointi kvanttioptimaalisen hallinnan työkaluilla". arXiv preprint arXiv:2105.14377 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.14377

[73] Kosuke Mitarai, Makoto Negoro, Masahiro Kitagawa ja Keisuke Fujii. "Kvanttipiirin oppiminen". Physical Review A 98, 032309 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309

[74] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac ja Nathan Killoran. "Analyyttisten gradienttien arviointi kvanttilaitteistolla". Physical Review A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

[75] John A Nelder ja Roger Mead. "Simpleksimenetelmä toimintojen minimoimiseksi". The Computer Journal 7, 308–313 (1965).
https: / / doi.org/ 10.1093 / comjnl / 7.4.308

[76] MJD Powell. "Suorahaun optimointimenetelmä, joka mallintaa tavoite- ja rajoitusfunktioita lineaarisella interpoloinnilla". Advances in Optimization and Numerical Analysis (1994).
https://doi.org/10.1007/978-94-015-8330-5_4

[77] E. Campos, D. Rabinovich, V. Akshay ja J. Biamonte. "Training saturation in layerwise quantum approximate optimization" Physical Review A 104 (2021).
https://doi.org/ 10.1103/PhysRevA.104.L030401

[78] Cheng Xue, Zhao-Yun Chen, Yu-Chun Wu ja Guo-Ping Guo. "Kvanttikohinan vaikutukset kvanttilikimääräiseen optimointialgoritmiin". Chinese Physics Letters 38, 030302 (2021).
https://doi.org/10.1088/0256-307X/38/3/030302

[79] Jeffrey Marshall, Filip Wudarski, Stuart Hadfield ja Tad Hogg. "Qaoa-piireissä esiintyvän paikallisen melun luonnehdintaa". IOP SciNotes 1, 025208 (2020). url: https:///doi.org/10.1088/2633-1357/abb0d7.
https://doi.org/10.1088/2633-1357/abb0d7

[80] Enrico Fontana, M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ivan Rungger ja Patrick J. Coles. "Ei-triviaalit symmetriat kvanttimaisemissa ja niiden sietokyky kvanttikohinalle". Quantum 6, 804 (2022).
https://doi.org/10.22331/q-2022-09-15-804

[81] Suguru Endo, Zhenyu Cai, Simon C Benjamin ja Xiao Yuan. "Kvanttiklassisen hybridi-algoritmit ja kvanttivirheiden lieventäminen". Journal of the Physical Society of Japan 90, 032001 (2021).
https: / / doi.org/ 10.7566 / JPSJ.90.032001

[82] Angus Lowe, Max Hunter Gordon, Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles ja Lukasz Cincio. "Yhteinen lähestymistapa datapohjaiseen kvanttivirheiden lieventämiseen". Phys. Rev. Research 3, 033098 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033098

[83] Andrea Mari, Nathan Shammah ja William J Zeng. "Kvanttitodennäköisyysvirheiden poistamisen laajentaminen kohinan skaalauksella". Physical Review A 104, 052607 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.104.052607

[84] Daniel Bultrini, Max Hunter Gordon, Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, M. Cerezo, Patrick J. Coles ja Lukasz Cincio. "Yhdistää ja vertailee huippuluokan kvanttivirheiden lieventämistekniikoita". Quantum 7, 1034 (2023).
https://doi.org/10.22331/q-2023-06-06-1034

[85] Ashley Montanaro ja Stasja Stanisic. "Virheiden lieventäminen harjoittelemalla fermionisella lineaarioptiikalla". arXiv preprint arXiv:2102.02120 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2102.02120

[86] Joseph Vovrosh, Kiran E Khosla, Sean Greenaway, Christopher Self, Myungshik S Kim ja Johannes Knolle. "Yksinkertainen globaalien depolarisaatiovirheiden lieventäminen kvanttisimulaatioissa". Physical Review E 104, 035309 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevE.104.035309

[87] Eliott Rosenberg, Paul Ginsparg ja Peter L McMahon. "Kokeellinen virheiden lieventäminen käyttämällä lineaarista uudelleenskaalausta variaatiokvanttien ominaisratkaisuun jopa 20 qubitillä". Quantum Science and Technology 7, 015024 (2022).
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ac3b37

[88] Andre He, Benjamin Nachman, Wibe A. de Jong ja Christian W. Bauer. "Nolla-kohinan ekstrapolointi kvanttiportin virheiden lieventämiseen identiteetin lisäyksillä". Physical Review A 102, 012426 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.102.012426

[89] Andrew Shaw. "Nisq-laitteiston klassisen kvanttimelun vaimennus". arXiv preprint arXiv:2105.08701 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.08701

[90] Frank Arute, Kunal Arya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Joseph C Bardin, Rami Barends, Andreas Bengtsson, Sergio Boixo, Michael Broughton, Bob B Buckley jne. "Varauksen ja spinin erillisen dynamiikan havainnointi fermi-hubbard-mallissa". arXiv preprint arXiv:2010.07965 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2010.07965

[91] Armands Strikis, Dayue Qin, Yanzhu Chen, Simon C Benjamin ja Ying Li. "Oppimiseen perustuva kvanttivirheiden lieventäminen". PRX Quantum 2, 040330 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040330

[92] Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Qubit-tehokas eksponentiaalinen virheiden vaimennus". arXiv preprint arXiv:2102.06056 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2102.06056

[93] Yifeng Xiong, Daryus Chandra, Soon Xin Ng ja Lajos Hanzo. "Sampling overhead analyysi kvanttivirheiden lieventämisestä: koodaamattomat vs. koodatut järjestelmät". IEEE Access 8, 228967–228991 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1109 / ACCESS.2020.3045016

[94] Ryuji Takagi. "Optimaalinen resurssikustannus virheiden lieventämiseen". Phys. Rev. Res. 3, 033178 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033178

[95] Lukasz Cincio, Kenneth Rudinger, Mohan Sarovar ja Patrick J. Coles. "Kohinankestävien kvanttipiirien koneoppiminen". PRX Quantum 2, 010324 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010324

[96] P Erdös ja A Rényi. "Satunnaisissa kaavioissa $I$". Publicationes Mathematicae Debrecen 6, 18 (1959). URL-osoite: http:///snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/erdos59random.pdf.
http:///snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/erdos59random.pdf

[97] Andrew Wack, Hanhee Paik, Ali Javadi-Abhari, Petar Jurcevic, Ismael Faro, Jay M. Gambetta ja Blake R. Johnson. "Laatu, nopeus ja mittakaava: kolme keskeistä ominaisuutta lähiajan kvanttitietokoneiden suorituskyvyn mittaamiseen". arXiv preprint arXiv:2110.14108 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.14108

[98] Tudor Giurgica-Tiron, Yousef Hindy, Ryan LaRose, Andrea Mari ja William J Zeng. "Digitaalinen nollakohinan ekstrapolointi kvanttivirheiden lieventämiseen". 2020 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE) (2020).
https: / / doi.org/ 10.1109 / QCE49297.2020.00045

[99] Youngseok Kim, Christopher J. Wood, Theodore J. Yoder, Seth T. Merkel, Jay M. Gambetta, Kristan Temme ja Abhinav Kandala. "Skaalautuva virheiden lieventäminen meluisille kvanttipiireille tuottaa kilpailukykyisiä odotusarvoja." arXiv preprint arXiv:2108.09197 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41567-022-01914-3

[100] Cristina Cirstoiu, Silas Dilkes, Daniel Mills, Seyon Sivarajah ja Ross Duncan. "Virheiden lieventämisen volyymivertailu Qermitillä". arXiv preprint arXiv:2204.09725 (2022).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2204.09725

[101] Ryuji Takagi, Suguru Endo, Shintaro Minagawa ja Mile Gu. "Kvanttivirheiden lieventämisen perusrajat". npj Quantum Information 8, 114 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-022-00618-z

[102] Avram Sidi. "Käytännön ekstrapolointimenetelmät: teoria ja sovellukset". Osa 10. Cambridge University Press. (2003).

[103] Masanori Ohya ja Dénes Petz. "Kvanttientropia ja sen käyttö". Springer Science & Business Media. (2004).

[104] Christoph Hirche, Cambyse Rouzé ja Daniel Stilck França. "Supistumiskertoimista, osittaisista tilauksista ja kvanttikanavien kapasiteettien likimääräisestä arvioinnista". Quantum 6, 862 (2022).
https://doi.org/10.22331/q-2022-11-28-862

[105] Jeffrey C. Lagarias, James A. Reeds, Margaret H. Wright ja Paul E. Wright. "Nelder-mead simplex -menetelmän konvergenssiominaisuudet pienissä mitoissa". SIAM Journal on Optimization 9, 112–147 (1998).
https: / / doi.org/ 10.1137 / S1052623496303470

[106] Abhijith J., Adetokunbo Adedoyin, John Ambrosiano, Petr Anisimov, William Casper, Gopinath Chennupati, Carleton Coffrin, Hristo Djidjev, David Gunter, Satish Karra, Nathan Lemons, Shizeng Lin, Alexander Malyzhenkov, David Mascarenas, Susan M. Balnis Nadze O'malley, Diane Oyen, Scott Pakin, Lakshman Prasad, Randy Roberts, Phillip Romero, Nandakishore Santhi, Nikolai Sinitsyn, Pieter J. Swart, James G. Wendelberger, Boram Yoon, Richard Zamora, Wei Zhu, Stephan Eidenbenz, Andreas Bärtschi, Patrick J. Coles, Marc Vuffray ja Andrey Y. Lokhov. "Kvanttialgoritmien toteutukset aloittelijoille". ACM Transactions on Quantum Computing (2022).
https: / / doi.org/ 10.1145 / +3517340

[107] Bálint Koczor. "Kohinaisen kvanttitilan hallitseva ominaisvektori". New Journal of Physics 23, 123047 (2021).
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ac37ae

Viitattu

[1] Zhenyu Cai, Ryan Babbush, Simon C. Benjamin, Suguru Endo, William J. Huggins, Ying Li, Jarrod R. McClean ja Thomas E. O'Brien, "Quantum error mitigation", Arvostelut modernista fysiikasta 95 4, 045005 (2023).

[2] Ryuji Takagi, Hiroyasu Tajima ja Mile Gu, "Universal Sampling Lower Bounds for Quantum Error Mitigation", Fyysisen arvioinnin kirjeet 131 21, 210602 (2023).

[3] Louis Schatzki, Andrew Arrasmith, Patrick J.Coles ja M.Cerezo, "Sotkeutuneet aineistot kvanttikoneoppimiseen", arXiv: 2109.03400, (2021).

[4] Ryuji Takagi, Suguru Endo, Shintaro Minagawa ja Mile Gu, "Kvanttivirheiden lieventämisen perusrajat", npj kvanttitiedot 8, 114 (2022).

[5] Martin Larocca, Nathan Ju, Diego García-Martín, Patrick J.Coles ja M.Cerezo, "Theory of overparametrization in quantum neuroniverkot", arXiv: 2109.11676, (2021).

[6] Valentin Heyraud, Zejian Li, Kaelan Donatella, Alexandre Le Boité ja Cristiano Ciuti, "Efficient Estimation of Trainability for Variational Quantum Circuits", PRX Quantum 4 4, 040335 (2023).

[7] Patrick J. Coles, Collin Szczepanski, Denis Melanson, Kaelan Donatella, Antonio J. Martinez ja Faris Sbahi, "Thermodynamic AI and the fluktuation frontier", arXiv: 2302.06584, (2023).

[8] Yihui Quek, Daniel Stilck França, Sumeet Khatri, Johannes Jakob Meyer ja Jens Eisert, "Kvanttivirheiden lieventämisen rajoitukset eksponentiaalisesti tiukemmat". arXiv: 2210.11505, (2022).

[9] Kento Tsubouchi, Takahiro Sagawa ja Nobuyuki Yoshioka, "Universal Cost Bound of Quantum Error Mitigation Based on Quantum Estimation Theory", Fyysisen arvioinnin kirjeet 131 21, 210601 (2023).

[10] R. Au-Yeung, B. Camino, O. Rathore ja V. Kendon, "Kvanttialgoritmit tieteellisiin sovelluksiin", arXiv: 2312.14904, (2023).

[11] Yasunari Suzuki, Suguru Endo, Keisuke Fujii ja Yuuki Tokunaga, "Kvanttivirheiden lieventäminen yleisenä virheenminimointitekniikana: sovellukset NISQ:sta FTQC-aikaan", arXiv: 2010.03887, (2020).

[12] Gokul Subramanian Ravi, Pranav Gokhale, Yi Ding, William M. Kirby, Kaitlin N. Smith, Jonathan M. Baker, Peter J. Love, Henry Hoffmann, Kenneth R. Brown ja Frederic T. Chong, "CAFQA: Klassinen simulaation käynnistysohjelma variaatiokvanttialgoritmeille", arXiv: 2202.12924, (2022).

[13] He-Liang Huang, Xiao-Yue Xu, Chu Guo, Guojing Tian, Shi-Jie Wei, Xiaoming Sun, Wan-Su Bao ja Gui-Lu Long, "Lähiajan kvanttilaskentatekniikat: vaihtelevat kvanttialgoritmit, virheiden lieventäminen, piirien käännös, benchmarking ja klassinen simulointi”, Science China Physics, Mechanics and Astronomy 66 5, 250302 (2023).

[14] Yasunari Suzuki, Suguru Endo, Keisuke Fujii ja Yuuki Tokunaga, "Quantum Error Mitigation as a Universal Error Reduction Technique: Applications from NISQ to the Fault-Tolerant Quantum Computing Eras", PRX Quantum 3 1, 010345 (2022).

[15] Supanut Thanasilp, Samson Wang, M. Cerezo ja Zoë Holmes, "Exponentiaalinen keskittyminen ja kouluttamattomuus kvanttiydinmenetelmissä", arXiv: 2208.11060, (2022).

[16] Abhinav Deshpande, Pradeep Niroula, Oles Shtanko, Aleksei V. Gorshkov, Bill Fefferman ja Michael J. Gullans, "Tight Bounds on the Convergence of Noisy Random Circuits to the Uniform Distribution", PRX Quantum 3 4, 040329 (2022).

[17] Giacomo De Palma, Milad Marvian, Cambyse Rouzé ja Daniel Stilck França, "Limitations of Variational Quantum Algorithms: A Quantum Optimal Transport Approach" PRX Quantum 4 1, 010309 (2023).

[18] Ingo Tews, Zohreh Davoudi, Andreas Ekström, Jason D. Holt, Kevin Becker, Raúl Briceño, David J. Dean, William Detmold, Christian Drischler, Thomas Duguet, Evgeny Epelbaum, Ashot Gasparyan, Jambul Gegelia, Jeremy R. , Harald W. Grießhammer, Andrew D. Hanlon, Matthias Heinz, Heiko Hergert, Martin Hoferichter, Marc Illa, David Kekejian, Alejandro Kievsky, Sebastian König, Hermann Krebs, Kristina D. Launey, Dean Lee, Petr Navrátil, Amy Nicholson, Assumpta Parreño, Daniel R. Phillips, Marek Płoszajczak, Xiu-Lei Ren, Thomas R. Richardson, Caroline Robin, Grigor H. Sargsyan, Martin J. Savage, Matthias R. Schindler, Phiala E. Shanahan, Roxanne P. Springer, Alexander Tichai , Ubirajara van Kolck, Michael L. Wagman, André Walker-Loud, Chieh-Jen Yang ja Xilin Zhang, "Nuclear Forces for Precision Nuclear Physics: A Collection of Perspectives", Few-Body Systems 63 4, 67 (2022).

[19] C. Huerta Alderete, Max Hunter Gordon, Frédéric Sauvage, Akira Sone, Andrew T. Sornborger, Patrick J. Coles ja M. Cerezo, "Inference-Based Quantum Sensing", Fyysisen arvioinnin kirjeet 129 19, 190501 (2022).

[20] Frédéric Sauvage, Martín Larocca, Patrick J. Coles ja M. Cerezo, "Avaruussymmetrian rakentaminen parametroiduiksi kvanttipiireiksi nopeampaa harjoittelua varten". Kvanttitiede 9 1, 015029 (2024).

[21] Adam Callison ja Nicholas Chancellor, "Kvanttiklassiset hybridi-algoritmit meluisalla keskimittakaavaisella kvanttiaikakaudella ja sen jälkeen". Fyysinen arvio A 106 1, 010101 (2022).

[22] Supanut Thanasilp, Samson Wang, Nhat A. Nghiem, Patrick J. Coles ja M. Cerezo, "Subtleties in the trainability of kvanttikoneoppimismallit", arXiv: 2110.14753, (2021).

[23] Laurin E. Fischer, Daniel Miller, Francesco Tacchino, Panagiotis Kl. Barkoutsos, Daniel J. Egger ja Ivano Tavernelli, "Ancilla-free implementaatio yleisten mittausten osalta qudit-avaruuteen upotetuille kubiteille", Fyysisen tarkastelun tutkimus 4 3, 033027 (2022).

[24] Travis L. Scholten, Carl J. Williams, Dustin Moody, Michele Mosca, William Hurley, William J. Zeng, Matthias Troyer ja Jay M. Gambetta, "Assessing the Benefits and Risks of Quantum Computers", arXiv: 2401.16317, (2024).

[25] Benjamin A. Cordier, Nicolas PD Sawaya, Gian G. Guerreschi ja Shannon K. McWeeney, "Biologia ja lääketiede kvanttietujen maisemassa", arXiv: 2112.00760, (2021).

[26] Manuel S. Rudolph, Sacha Lerch, Supanut Thanasilp, Oriel Kiss, Sofia Vallecorsa, Michele Grossi ja Zoë Holmes, "Koulutettavuuden esteet ja mahdollisuudet kvanttigeneratiivisessa mallintamisessa". arXiv: 2305.02881, (2023).

[27] Zhenyu Cai, "Kvanttivirheiden lieventämisen käytännön kehys", arXiv: 2110.05389, (2021).

[28] M. Cerezo, Guillaume Verdon, Hsin-Yuan Huang, Lukasz Cincio ja Patrick J. Coles, "Challenges and Opportunities in Quantum Machine Learning", arXiv: 2303.09491, (2023).

[29] Keita Kanno, Masaya Kohda, Ryosuke Imai, Sho Koh, Kosuke Mitarai, Wataru Mizukami ja Yuya O. Nakagawa, "Quantum-Selected Configuration Interaction: classical diagonalization of Hamiltonians in subspaces selecting quantum computers" arXiv: 2302.11320, (2023).

[30] Tailong Xiao, Xinliang Zhai, Xiaoyan Wu, Jianping Fan ja Guihua Zeng, "Kvanttikoneoppimisen käytännön etu haamukuvauksessa", Viestinnän fysiikka 6 1, 171 (2023).

[31] Kazunobu Maruyoshi, Takuya Okuda, Juan W. Pedersen, Ryo Suzuki, Masahito Yamazaki ja Yutaka Yoshida, "Conserved charges in the quantum simulation of integrable spin chains" Journal of Physics A Matemaattinen yleinen 56 16, 165301 (2023).

[32] Marvin Bechtold, Johanna Barzen, Frank Leymann, Alexander Mandl, Julian Obst, Felix Truger ja Benjamin Weder, "QAOA:n piirileikkauksen vaikutuksen tutkiminen MaxCut-ongelmaan NISQ-laitteissa", Kvanttitiede 8 4, 045022 (2023).

[33] Christoph Hirche, Cambyse Rouzé ja Daniel Stilck França, "Supistumiskertoimista, osittaisista tilauksista ja kvanttikanavien kapasiteettien arvioinnista", arXiv: 2011.05949, (2020).

[34] Cristina Cirstoiu, Silas Dilkes, Daniel Mills, Seyon Sivarajah ja Ross Duncan, "Volumetric Benchmarking of Error Mitigation with Qermit", Kvantti 7, 1059 (2023).

[35] Minh C. Tran, Kunal Sharma ja Kristan Temme, "Localality and Error Mitigation of Quantum Circuits", arXiv: 2303.06496, (2023).

[36] Muhammad Kashif ja Saif Al-Kuwari, "Kustannusfunktion globaalisuuden ja paikallisuuden vaikutus hybridikvanttihermoverkoissa NISQ-laitteissa", Koneoppiminen: Tiede ja teknologia 4 1, 015004 (2023).

[37] Piotr Czarnik, Michael McKerns, Andrew T. Sornborger ja Lukasz Cincio, "Oppimiseen perustuvan virheiden lieventämisen tehokkuuden parantaminen". arXiv: 2204.07109, (2022).

[38] Daniel Bultrini, Samson Wang, Piotr Czarnik, Max Hunter Gordon, M. Cerezo, Patrick J. Coles ja Lukasz Cincio, "Puhtaiden ja likaisten kubittien taistelu osittaisen virheenkorjauksen aikakaudella". arXiv: 2205.13454, (2022).

[39] Muhammad Kashif ja Saif Al-kuwari, "ResQNets: A Residual Approach for Mitigating Barren Plateaus in Quantum Neural Networks", arXiv: 2305.03527, (2023).

[40] N. M. Guseynov, A. A. Zhukov, W. V. Pogosov ja A. V. Lebedev, "Depth analysis of variational quantum algoritms for the heat Equation", Fyysinen arvio A 107 5, 052422 (2023).

[41] Olivia Di Matteo ja RM Woloshyn, "Quantum computing Fidelity susceptibility using automatic differentiation", Fyysinen arvio A 106 5, 052429 (2022).

[42] Matteo Robbiati, Alejandro Sopena, Andrea Papaluca ja Stefano Carrazza, "Reaaliaikainen virheiden lieventäminen kvanttilaitteiston variaatiooptimoinnissa", arXiv: 2311.05680, (2023).

[43] Piotr Czarnik, Michael McKerns, Andrew T. Sornborger ja Lukasz Cincio, "Vahva suunnittelu epävarmuuden alla kvanttivirheiden lieventämisessä", arXiv: 2307.05302, (2023).

[44] Nico Meyer, Daniel D. Scherer, Axel Plinge, Christopher Mutschler ja Michael J. Hartmann, "Quantum Natural Policy Gradients: Towards Sample-Efficient Reforcement Learning" arXiv: 2304.13571, (2023).

[45] Enrico Fontana, Ivan Rungger, Ross Duncan ja Cristina Cîrstoiu, Spektrianalyysi kohinan diagnostiikkaan ja suodatinpohjaiseen digitaalisten virheiden lieventämiseen, arXiv: 2206.08811, (2022).

[46] Wei-Bin Ewe, Dax Enshan Koh, Siong Thye Goh, Hong-Son Chu ja Ching Eng Png, "Variational Quantum-Based Simulation of Waveguide Modes", IEEE Transactions on Microwave Theory Techniques 70 5, 2517 (2022).

[47] Zichang He, Bo Peng, Juri Alekseev ja Zheng Zhang, "Distributionally Robust Variational Quantum Algorithms with Shifted Noise", arXiv: 2308.14935, (2023).

[48] Siddharth Dangwal, Gokul Subramanian Ravi, Poulami Das, Kaitlin N. Smith, Jonathan M. Baker ja Frederic T. Chong, "VarSaw: Application-tailored Measurement Error Mitigation for Variational Quantum Algorithms", arXiv: 2306.06027, (2023).

[49] Jessie M. Henderson, Marianna Podzorova, M. Cerezo, John K. Golden, Leonard Gleyzer, Hari S. Viswanathan ja Daniel O'Malley, "Quantum Algorithms for Geologic Fracture Networks", arXiv: 2210.11685, (2022).

[50] André Melo, Nathan Earnest-Noble ja Francesco Tacchino, "Pulssitehokas kvanttikoneoppiminen", Kvantti 7, 1130 (2023).

[51] Christoph Hirche, Cambyse Rouzé ja Daniel Stilck França, "Supistumiskertoimista, osittaisista tilauksista ja kvanttikanavien kapasiteettien arvioinnista", Kvantti 6, 862 (2022).

[52] Jessie M. Henderson, Marianna Podzorova, M. Cerezo, John K. Golden, Leonard Gleyzer, Hari S. Viswanathan ja Daniel O'Malley, "Geologisten rakoverkkojen kvantialgoritmit", Tieteelliset raportit 13, 2906 (2023).

[53] Marco Schumann, Frank K. Wilhelm ja Alessandro Ciani, "Emergence of noise-induced barren tasangot mielivaltaisissa kerrosmalleissa", arXiv: 2310.08405, (2023).

[54] Sharu Theresa Jose ja Osvaldo Simeone, "Parametrisoitujen kvanttipiirien virheiden lieventämisavusteinen optimointi: konvergenssianalyysi", arXiv: 2209.11514, (2022).

[55] P. Singkanipa ja DA Lidar, "Beyond noise in variational quantum algoritms: noise-induced barren tasangot ja kiinteät pisteet", arXiv: 2402.08721, (2024).

[56] Kevin Lively, Tim Bode, Jochen Szangolies, Jian-Xin Zhu ja Benedikt Fauseweh, "Robust Experimental Signatures of Phase Transitions in the Variational Quantum Eigensolver", arXiv: 2402.18953, (2024).

[57] Yunfei Wang ja Junyu Liu, "Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance", arXiv: 2401.11351, (2024).

[58] Kosuke Ito ja Keisuke Fujii, "SantaQlaus: Resurssitehokas menetelmä kvanttilaukauskohinan hyödyntämiseen variaatiokvanttialgoritmien optimointiin", arXiv: 2312.15791, (2023).

Yllä olevat sitaatit ovat peräisin SAO: n ja NASA: n mainokset (viimeksi päivitetty onnistuneesti 2024-03-15 03:40:55). Lista voi olla puutteellinen, koska kaikki julkaisijat eivät tarjoa sopivia ja täydellisiä viittaustietoja.

On Crossrefin siteerattu palvelu tietoja teosten viittaamisesta ei löytynyt (viimeinen yritys 2024-03-15 03:40:53).

Tämä kirja on julkaistu Quantum - lehdessä Creative Commons Nimeäminen 4.0 Kansainvälinen (CC BY 4.0) lisenssin. Tekijänoikeudet säilyvät alkuperäisillä tekijänoikeuksien haltijoilla, kuten tekijöillä tai heidän instituutioillaan.

SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
Lähde: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-03-14-1287/

Aikaleima: Maaliskuussa 14, 2024

Aikaleima: Helmikuu 5, 2024

Voiko virheiden lieventäminen parantaa meluisten variaatiokvanttialgoritmien koulutettavuutta?

Julkaissut Platon

Abstrakti

► BibTeX-tiedot

► Viitteet

Viitattu

Lisää aiheesta Quantum Journal

Energiamittaukset pysyvät termometrisesti optimaalisina heikon kytkennän jälkeen

Satunnaisten suprajohtavien kvanttipiirien analyysi Python-paketin mukana: SQcircuit

Optimaalinen Hamiltonin simulointi aikajaksollisille järjestelmille

Käytännön satunnaisuuden vahvistus ja yksityistäminen toteutuksilla kvanttitietokoneilla

Multipartite Entanglementin topologiset linkkimallit

Sachdev-Ye-Kitaev-mallin universaali tasapainotusdynamiikka

Gottesman-Kitaev-Preskill-tilojen tehokas simulointi Gaussin piireillä

Sotkeutumisen roolista qudit-pohjaisessa piiripakkauksessa

Analyyttisyysrajoitukset rajoittivat spektrin muototekijän vaimenemista

Koherenssi ja kontekstuaalisuus Mach-Zehnderin interferometrissä

Avointen järjestelmien ei-häiritsevän dynamiikan digitaalinen kvanttisimulaatio ortogonaalisilla polynomeilla

Tietoa meistä

Pystysuuntainen haku ja Ai

foorumi

Pysy yhteydessä

Tili