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Mitiq: un pacchetto software per la mitigazione degli errori su computer quantistici rumorosi

Ryan La Rose1,2, Andrea Mari1, Sarah Kaiser1, Peter J. Karalekas1,3, André A. Alves4, Piotr Zarnik5, Mohamed El Mandouh6, Max H.Gordon7, Youssef Hindy8, Aaron Robertson9, Purva Thakre10, Misty Wahl1, Danny Samuele1, Rahul Mistri1, Maxime Tremblay11, Nick Gardner8, Nathaniel T. Stemen1, Nathan Shammah1e William J. Zeng1,8,12

1Fondo unitario
2Michigan State University, East Lansing, MI
3Centro AWS per l'informatica quantistica, Pasadena, CA 91125, USA
4Università di Scienze Applicate di Amburgo, Amburgo, Germania
5Divisione Teorica, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA
6Institute for Quantum Computing, Università di Waterloo, Waterloo, ON, N2L 3G1, Canada
7Instituto de Física Teórica, UAM/CSIC, Universidad Autónoma de Madrid, Madrid, Spagna
8Università di Stanford, Palo Alto, CA
9Ricercatore indipendente
10Southern Illinois University, Carbondale, IL
11Institut Quantique, Université de Sherbrooke, Sherbrooke, QC, J1K 2R1, Canada
12Goldman, Sachs & Co, New York, NY

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Astratto

Introduciamo Mitiq, un pacchetto Python per la mitigazione degli errori su computer quantistici rumorosi. Le tecniche di mitigazione degli errori possono ridurre l'impatto del rumore sui computer quantistici a breve termine con un sovraccarico minimo nelle risorse quantistiche, basandosi su una combinazione di campionamento quantistico e tecniche classiche di post-elaborazione. Mitiq è un toolkit estensibile di diversi metodi di mitigazione degli errori, tra cui l'estrapolazione a rumore zero, la cancellazione probabilistica degli errori e la regressione dei dati di Clifford. La libreria è progettata per essere compatibile con backend generici e interfacce con diversi framework software quantistici. Descriviamo Mitiq utilizzando frammenti di codice per dimostrare l'utilizzo e discutere le funzionalità e le linee guida per i contributi. Presentiamo diversi esempi che dimostrano la mitigazione degli errori su processori quantistici superconduttori IBM e Rigetti, nonché su simulatori rumorosi.

[Contenuto incorporato]

In questo documento introduciamo Mitiq: un toolkit Python per l'implementazione di tecniche di mitigazione degli errori sui computer quantistici.

Gli attuali computer quantistici sono rumorosi a causa delle interazioni con l'ambiente, delle applicazioni di gate imperfette, della preparazione dello stato e degli errori di misurazione, ecc. La mitigazione degli errori cerca di ridurre questi effetti con un sovraccarico minimo delle risorse quantistiche facendo affidamento su una combinazione di campionamento quantistico e post-elaborazione classica tecniche.

► dati BibTeX

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[22] Vasily Sazonov e Mohamed Tamaazousti, “Quantum error mitigation for parametric circuits”, Revisione fisica A 105 4, 042408 (2022).

[23] Changsu Cao, Jiaqi Hu, Wengang Zhang, Xusheng Xu, Dechin Chen, Fan Yu, Jun Li, Han-Shi Hu, Dingshun Lv e Man-Hong Yung, "Progressi verso una simulazione molecolare più ampia su un computer quantistico: simulazione un sistema con un massimo di 28 qubit accelerato dalla simmetria del gruppo di punti”, Revisione fisica A 105 6, 062452 (2022).

[24] Swarnadeep Majumder, Christopher G. Yale, Titus D. Morris, Daniel S. Lobser, Ashlyn D. Burch, Matthew NH Chow, Melissa C. Revelle, Susan M. Clark e Raphael C. Pooser, “Caratterizzazione e attenuazione errori coerenti in un processore quantistico di ioni intrappolati utilizzando inversi nascosti", arXiv: 2205.14225.

[25] Olivia Di Matteo, Josh Izaac, Tom Bromley, Anthony Hayes, Christina Lee, Maria Schuld, Antal Száva, Chase Roberts e Nathan Killoran, "Quantum computing con trasformazioni quantistiche differenziabili", arXiv: 2202.13414.

[26] Kevin Schultz, Ryan LaRose, Andrea Mari, Gregory Quiroz, Nathan Shammah, B. David Clader e William J. Zeng, "Ridurre l'impatto del rumore correlato al tempo sull'estrapolazione del rumore zero", arXiv: 2201.11792.

[27] John Rogers, Gargee Bhattacharyya, Marius S. Frank, Tao Jiang, Ove Christiansen, Yong-Xin Yao e Nicola Lanatà, "Mitigazione degli errori in risolutori quantistici variazionali utilizzando il machine learning probabilistico", arXiv: 2111.08814.

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[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 e Hsi- Sheng Goan, "Calcoli quantistici precisi ed efficienti delle proprietà molecolari utilizzando gli orbitali molecolari Wavelet di Daubechies: uno studio di riferimento contro i dati sperimentali", PRX Quantico 3 2, 020360 (2022).

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2022-08-12 00:20:22). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

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